有了依赖关系并正确设置了环境,您就可以运行脚本并见证 RAG 和 LangChain 的强大功能了。 设置阶段:导入库和加载变量 在我们开始使用 LangChain 框架和 Hugging Face 的 Transformers 库探索 AI 之前,建立一个安全且配置良好的环境至关重要。此准备工作涉及导入必要的库,并通过环境变量管理敏感信息(如 API 密钥)。
要实现检索增强生成(RAG)流程,我们可以使用LangChain来协调整个过程,结合OpenAI的大型语言模型(LLM)、Weaviate向量数据库和OpenAI嵌入模型。以下是实现此流程所需的准备工作和具体步骤: 准备工作——Python环境配置 pipinstalllangchainopenaiweaviate-client langchain:用于协调整个流程。 openai:提供嵌入模型和LLM。 weavia...
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。 RAG架构 完整...
Ollama安装包。LangChain和RAG入门籽料都可以分享给大家,记得三联支持一下~, 视频播放量 2642、弹幕量 88、点赞数 74、投硬币枚数 34、收藏人数 199、转发人数 15, 视频作者 大模型入门教程, 作者简介 带你玩转大模型,有趣又实用的知识分享~,相关视频:2024最新版LangCha
LlamaIndex 是企业内部搜索系统、创建 RAG 应用程序和提取精确信息的完美选择。LangChain 功能多样，可部署...
在本文中，我们将深入探讨使用 LangChain 将 MinIO 与检索增强生成 （RAG） 管道和 Weaviate 向量存储的集成。我们的目标是创建一个强大的数据处理框架，不仅可以提高工作流程效率，还可以有效地管理整个数据生命周期。RAG简介检索增强生成 （RAG） 是一种变革性的 AI 方法，它将从数据库中检索相关信息与生成模型相...
LangChain是一个强大的框架，用于构建包括 RAG 在内的 LLM 应用程序，它提供了多种数据处理、检索和...
LANGCHAIN_PROJECT 可选- Langchain项目名称 LANGCHAIN_API_KEY 可选- Langchain API密钥 LLM配置 MacOS和Linux用户可以使用通过Ollama提供的任何LLM。在https://ollama.ai/library 上你想使用的模型页面的“标签”部分查看,并将环境变量LLM=的值写为.env文件中的标签。所有平台都可以使用GPT-3.5-turbo和GPT-4(...
使用llama3和langchain搭建RAG系统LearnToCompress 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多200 -- 12:19 App llama3.2安装及使用 54 -- 21:01 App Jina Embeddings V2 2633 128 7:26 App 10分钟教会你应该如何选择ReRank模型!ReRank与Embedding又有什么区别? 1942 -- 5:42 App 落地RAG,3分RAG...
从LangChain4j的一个PR来学习高级 RAG 到目前为止,LangChain4j 仅实现了一个简单的(也称为朴素的)RAG 实现:每次与LLM交互时都会调用单个Retriever,并将所有检索到的TextSegments追加到UserMessage的末尾。这种方法非常有限。 本PR 引入了对更高级 RAG 用例的支持。设计和思维模型受到 这篇文章[1] 和 这篇论文[2...