LangChain是一个用于开发LLM应用的开源框架，旨在帮助开发者更轻松地构建由大语言模型驱动的应用程序。RAG...
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...
-探索“上下文感知分割器”,它保持原始`Document`中每个分割的位置(“上下文”):-[Markdown文件](https://python.langchain.com/docs/use_cases/question_answering/document-context-aware-QA)-[代码(py或js)](https://python.langchain.com/docs/use_cases/question_answering/docs/integrations/document_loaders/...
本文学习 LangChain 中的 数据连接(Retrieval) 模块。该模块提供文档加载、切分,向量存储、检索等操作的封装。最后,结合RAG基本流程、LangChain Prompt模板和输入输出模块,我们将利用LangChain实现RAG的基本流程。 0. 模块介绍 在前面文章中我们已经讲了大模型存在的缺陷:数据不实时,缺少垂直领域数...
RAG 过程分为两个不同阶段:索引和检索。LangChain4j 提供用于两个阶段的工具。 2.1 索引 文档会进行预处理,以便在检索阶段实现高效搜索。 该过程可能因使用的信息检索方法而有所不同。对向量搜索,通常包括清理文档,利用附加数据和元数据对其进行增强,将其拆分为较小的片段(即“分块”),对这些片段进行嵌入,最后将...
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。
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）...
LangChian 作为一个大语言模型开发框架,可以将 LLM 模型(对话模型、embedding 模型等)、向量数据库、交互层 Prompt、外部知识、外部代理工具整合到一起,进而可以自由构建 LLM 应用。 LangChain 主要由以下 6 个核心组件组成: 模型输入/输出(Model I/O):与语言模型交互的接口 ...
使用LangChain构建RAG应用的流程可以分为以下几个步骤:加载数据:使用数据加载器从指定的数据源加载数据。 分割文档:使用文本分割器将加载的文档对象分割成较小的文档对象。 生成嵌入:将分割后的文档对象转换为嵌入,并存储到向量存储器中。 创建检索器:根据用户输入创建检索器,以便根据查询检索相关的文档对象。 生成输出...
自动合并检索方法,实现方法源自Llamaindex所封装的自动合并检索,但RAG全流程需要制定一套准确的规范,因此在用户文档完成读取和切片工作后,所得到的Langchain格式的Document对象需转化为Llamaindex定义的Document对象,便可通过Llamaindex的自定义算法自动划分整个切片列表的子节点和父节点,最后鉴于规范再重新转化为Langchain格式...