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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, "question": query}) 这样在result变量中就能获得我们问题的答案...
# 显示进度use_multithreading=True,# 使用多线程loader_cls=TextLoader,# 使用加载数据的方式silent_error...
Now, I can use the add_documents function to store the documents in the vector database and th...
Part5Documents 13Stuff stuff文件链("stuff "是指 "to stuff "或 "to fill")是最直接的文件链。它接收一个文件列表,将它们全部插入一个提示,并将该提示传递给一个LLM。 这条链非常适合于文件数量较少且大多数调用只传递几个文件的应用。 14refine 完善文档链通过循环输入文档和迭代更新其答案来构建一个响应...
通过数据分割器对documents中的数据进行分割 定义文本嵌入器,然后对文本转换为嵌入 可以使用similarity_search进行相似度搜索 我们完全可以将上述的一些使用支持中文的容器来进行中文的向量计算。 使用带分数的相似度搜索 有一些FAISS的具体方法。其中一个是similarity_search_with_score,它不仅允许你返回文档,还允许你返回查...
from_documents(text, hf_embeddings) 3、提问 然后我们就可以创建最有趣的部分,问答(QA) LLM链。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”: 代码语言:javascript 复制 my_chain = load_qa_with_sources_chain(model, chain_type="refine") query = "Any question that you...
vectorstore=FAISS.from_documents(text,hf_embeddings) 1. 3、提问 然后我们就可以创建最有趣的部分,问答(QA) LLM链。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”: 复制 my_chain=load_qa_with_sources_chain(model,chain_type="refine")query="Any question that you want to...
从上述例子,可以直观的看到ChatPromptTemplate可以将prompt中声明的输入变量style和text准确提取出来,使prompt更清晰。当然,Langchain对于prompt的优化不止这一种方式,它还提供了各类其他接口将prompt进一步优化,这里只是举例一个较为基础且直观的方法,让大家感受一下。
fromtypingimportOptionalfromlangchain_core.pydantic_v1importBaseModel, FieldclassPerson(BaseModel):"""Information about a person."""# ^ Doc-string for the entity Person.# This doc-string is sent to the LLM as the description of the schema Person,# and it can help to improve extraction resu...