",这次由于我们将chain_type设置为map_reduce, 最后qa_chain_mr却没有给出肯定的答案。这个主要的原因是由于map_reduce的机制所导致的,map_reduce在执行过程中会让LLM对向量数据库中的每个文档块做一次总结,最后把所有文档块的总结汇总在一起再做一次最终的总结,而“stuff”方式是直接搜索所有文档块,只输出相关文档...
docsearch = Chroma.from_documents(texts, embeddings) qa_chain = load_qa_chain(OpenAI(temperature=0), chain_type="map_reduce") qa = RetrievalQA(combine_documents_chain=qa_chain, retriever=docsearch.as_retriever()) qa.run() 更多内容可以持续关注我的专栏✍️...
因为我们希望能够检查答案的来源,所以可以使用“load_qa_with_sources_chain”: my_chain= load_qa_with_sources_chain(model, chain_type="refine")query="Any question that you want to ask the model"documents= vectorstore.similarity_search(query)result= with_sources_chain({"input_documents": documents...
llm = OpenAI(temperature=0) chain = load_qa_chain(llm=llm,chain_type="map_reduce") query ="李星云会哪些武功?"chain.run(input_documents=docs,question=query) 运行结果如下: " Li Xingyun's martial arts include the Qinglian Sword Song, the Shock Rainbow, the Zhisheng Qiankun Gong, the Five...
chain_type 主要控制了将 document 传递给 llm 模型的方式,一共有 4 种方式: stuff: 这种最简单粗暴,会把所有的 document 一次全部传给 llm 模型进行总结。如果 document 很多的话,势必会报超出最大 token 限制的错,所以总结文本的时候一般不会选中这个。
chain_type="stuff", retriever=retriever, return_source_documents=True) query = "What am I never going to do?" result = qa({"query": query}) print(result['result']) 对于像聊天机器人这样的应用,能够记住以前的对话信息是至关重要的。但是默认情况下,LLM没有任何长期记忆,除非用户手工输入聊天历史...
LangChain中Agent组件的架构图如下,本质上也是基于Chain实现,但是它是一种特殊的Chain,这个Chain是对Action循环调用的过程,它使用的PromptTemplate主要是符合Agent Type要求的各种思考决策模版。Agent的核心思想在于使用LLM进行决策,选择一系列要执行的动作,并以此驱动应用程序的核心逻辑。通过Toolkits中的一组特定工具,用户可...
from langchain.agents import AgentType # 调用load_tools函数,加载名为"wikipedia"的工具 tools = load_tools(["wikipedia"]) # 初始化一个HumanInputLLM对象,其中prompt_func是一个函数,用于打印提示信息 llm = HumanInputLLM( prompt_func=lambda prompt: print(f"\n===PROMPT===\n{prompt}\n===END ...
这款路由器颜值贼高,怎么说呢,就是泰裤辣!这线条,这质感,这速度,嘎嘎快!以后妈妈再也不用担心家里的网速了!"result=llm_chain.run(comment)data=output_parser.parse(result)print(f"type={type(data)}, keyword={data['keyword']}, emotion={data['emotion']}")...
" result = llm_chain.run(comment) data = output_parser.parse(result) print(f"type={type(data...