综上所述，RAG、LangChain、Agent并不是同一个维度上的概念，但同在AI大模型领域中的三个名词之间有...
使用LangChain 实现检索增强生成 先决条件 准备 第1 步:检索 第2 步:增强 第3 步:生成 总结 本文关注 RAG 的概念并首先介绍其理论。然后,它继续展示如何使用 LangChain 进行编排、 OpenAI 语言模型和 Weaviate 矢量数据库来实现简单的 RAG 管道。 什么是检索增强生成 检索增强生成(RAG)是为 LLMs 提供来自外部...
LangChain是一个为各种大型语言模型应用提供通用接口的框架,它简化了RAG应用的开发流程。以下是LangChain在RAG中的具体应用:模块化构建: LangChain提供了一套模块化的构建块和组件,便于集成到第三方服务中。 开发者可以使用LangChain快速构建RAG应用,无需从头开始编写代码。 数据连接与处理: LangChain支持与多种数据源...
有多种方法可以提高检索增强生成(RAG)的能力,其中一种方法称为查询扩展。我们这里主要介绍在Langchain中常用的3种方法。查询扩展技术涉及对用户的原始查询进行细化,以生成更全面和信息丰富的搜索。使用扩展后的查询将从向量数据库中获取更多相关文档。1、Step...
LangChain是一个专注于大模型应用开发的平台，它提供了一系列的组件和工具，帮助你轻松地构建RAG应用。LangChain提供了以下的组件来帮助你构建RAG应用：数据加载器（DocumentLoader）：数据加载器是一个对象，可以从一个数据源加载数据，并将其转换为文档（Document）对象。一个文档对象包含两个属性：page_content（str）...
LangChain具有一些专门设计来帮助构建RAG应用程序的组件。为了熟悉这些组件,我们将在一个文本数据源上构建一个简单的问答应用程序。具体而言,我们将在Lilian Weng的LLM Powered Autonomous Agents[5]博文上构建一个QA机器人。在此过程中,我们将介绍一个典型的QA架构,讨论相关的LangChain组件,并突出更高级的QA技术的其他...
RAG的架构如图中所示,简单来讲,RAG就是通过检索获取相关的知识并将其融入Prompt,让大模型能够参考相应的知识从而给出合理回答。因此,可以将RAG的核心理解为“检索+生成”,前者主要是利用向量数据库的高效存储和检索能力,召回目标知识;后者则是利用大模型和Prompt工程,将召回的知识合理利用,生成目标答案。
上两篇文章分别介绍了LangChain的快速入门和Agent智能体开发。在LLM的实际应用场景中,经常会需要用到特定领域用户的数据,但这些数据不属于模型训练集的一部分,要实现这一需求,最好的方法是通过检索增强生成(RAG)。在用户提问时,先检索特定的外部数据,把检索结果作为上下文传递给LLM,以便大模型返回更精准的结果。今天我...
在RAG应用中,文本向量化是一个关键环节。LangChain对一些文本向量化模型的接口进行了封装,如OpenAI、Cohere、Hugging Face等,提供了两种接口:一种针对文档的向量化embed_documents,一种针对句子的向量化embed_query。 通过将文本向量化,可以将其转换为计算机能够理解的数值形式,为后续的向量存储和检索提供便利。 四、向量存...
例如，我们可以使用以下代码来查询与“LangChain”相关的但不相似的doc对象：# 查询与“LangChain”相关的但不相似的doc对象docs = vector.max_marginal_relevance_search("LangChain")# 打印查询结果for doc in docs: print(doc)结语 CRUD只是操作向量数据库的基础手段，想要用好RAG必须在CRUD的基础上掌握语义检...