from langchain.chat_models import ChatOpenAI llm_model = 'gpt-3.5-turbo-0301' # 后续该模型会下线,替换成其他模型即可 llm = ChatOpenAI(temperature = 0.0, model=llm_model) # 创建QA的问题服务,显示指定使用的模型和检索器,chain_type是指定创建StuffDocumentsChain, 根据参数可选择其他chain类型。 from ...
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 ...
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✍️...
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 对象。 # 解析输出并获取结构化的数据from langchai...
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。
今天我们来尝试用Langchain这个开源工具来构建一个基于PDF文档的内容来聊天的ChatGPT机器人。 02 — 构建步骤: 首先加载文档(PDF、HTML、文本、数据库等) 然后,将数据分割成块,在数据之上创建嵌入以某种形式的数字表示数据,并在嵌入数据之上创建索引。这样我们就可以基于所有流行...
from langchain.agents import ( AgentExecutor, AgentType, initialize_agent, load_tools ) from langchain.chat_models import ChatOpenAI def load_agent() -> AgentExecutor: llm = ChatOpenAI(temperature=0, streaming=True) # DuckDuckGoSearchRun, wolfram alpha, arxiv search, wikipedia # TODO: try wo...
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 Thunder Heart Sutra, and th...
qa = VectorDBQA.from_chain_type(llm=OpenAI(), chain_type="stuff", vectorstore=docsearch, return_source_documents=True) # 进行问答 result = qa({"query": "有哪些开心的事情?"}) print(result) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. ...
agent_math = initialize_agent(agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, tools=tools, llm=llm, verbose=True) print(agent_math("计算45 * 54")) print(agent_math("今天是哪天?")) 输出为: 图14. 03 LangChain落地实践 理解,首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板,当获取到模...