",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...
llm: Language Model to use in the chain. chain_type: Type of document combining chain to use. Should be one of "stuff", "map_reduce", "map_rerank", and "refine". verbose: Whether chains should be run in verbose mode or not. Note that this applies to all chains that make up the...
LangChain 很好的帮我们处理了这个过程,使得我们编写代码变的非常简单。 这里解释下文本分割器的 chunk_overlap 参数和 chain 的 chain_type 参数。 chunk_overlap 是指切割后的每个 document 里包含几个上一个 document 结尾的内容,主要作用是为了增加每个 document 的上下文关联。比如,chunk_overlap=0 时, 第一个...
content) #利用python中的eval函数手动转换格式 print (output_dict) print (type(output_dict)) 2,自动格式转换 使用langchain.output_parsers.StructuredOutputParser可以自动生成一个带有格式说明的提示。 这样就不需要担心提示工程输出格式的问题了,将这部分完全交给 Lang Chain 来执行,将LLM的输出转化为 python ...
chain = load_summarize_chain(llm, chain_type="map_reduce") summary = chain.run(docs) print("Summary for: ", pdf_file) print(summary) print("\n") summaries.append(summary) return summaries 将摘要保存为文本文件: with open("summaries.txt", "w") as f: ...
这里使用的是AgentType.CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION。其中CHAT代表代理模型为针对对话优化的模型;Zero-shot 意味着代理 (Agents) 仅在当前操作上起作用,即它没有记忆;REACT代表针对REACT设计的提示模版。DESCRIPTION根据工具的描述 description 来决定使用哪个工具。
chain_type:chain类型 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。 map_reduce: 这个方式会先将每个 document 进行总结,最后将所有 document 总结出的结果再进行一次总结。
chain=load_qa_chain(llm,chain_type="stuff")chain.run(input_documents=docs,question=query) 总结 针对不同的需求场景,可能需要对应的合适的检索器。用户可以用自然语言的方式,来构建自己的GPT应用,简单的比如一个根据提示词生成的各种系统角色;或者通过自定义Action实现一些复杂的功能:比如调用第三方API、读取本地...
Agent作为Langchain框架中驱动决策制定的实体。它可以访问一组工具,并可以根据用户的输入决定调用哪个工具。正确地使用agent,可以让它变得非常强大。 Agents 有以下几个核心概念: Tool:执行特定的功能。可以是谷歌搜索,数据库查找,Python REPL,其他暴露API借口的任意工具。工具的接口目前是一个函数,期望以字符串作为输入...
}}} Calculator: Useful for when you need to do math, args: {{'tool_input': {{'type': '...