def load_qa_chain( llm: BaseLanguageModel, chain_type: str = "stuff", verbose: Optional[bool] = None, callback_manager: Optional[BaseCallbackManager] = None, **kwargs: Any, ) -> BaseCombineDocumentsChain: """Load question answering chain. Args: llm: Language Model to use in the cha...
const model = new OpenAI({ temperature: 0 }); const combineDocsChain = loadSummarizationChain(model); const chain = new AnalyzeDocumentChain({ combineDocumentsChain: combineDocsChain, }); const res = await chain.call({ input_document: text, }); console.log({ res }); /* { res: { tex...
const model = new OpenAI({ temperature: 0 }); const combineDocsChain = loadSummarizationChain(model); const chain = new AnalyzeDocumentChain({ combineDocumentsChain: combineDocsChain, }); const res = await chain.call({ input_document: text, }); console.log({ res }); /* { res: { tex...
LangChain 提供了多种内置的 Chain,包括 LCEL Chain 和遗产 Chain。例如,create_stuff_documents_chain import dotenv from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain from langchain_core.documents import Document from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langchain_o...
const combineDocsChain = loadSummarizationChain(model); const chain = new AnalyzeDocumentChain({ combineDocumentsChain: combineDocsChain, }); const res = await chain.call({ input_document: text, }); console.log({ res }); /* { res: { ...
从代码中可以看到,ReduceDocumentsChain 设置了4个参数,我们分别来解释下。 combine_documents_chain:这是最终执行总结的Chain。它的值为 combine_documents_chain。而 combine_documents_chain 定义为一个 StuffDocumentsChain 类型的Chain,也就是简单地将前面分块总结的内容塞给大模型,让它根据分块总结再汇总总结一次。
准备一个Combine Docs Chain,用于将检索到的文档组合成单个输入字符串。3 使用create_retrieval_chain函数将Retriever和Combine Docs Chain组合成一个Retrieval Chain。3 调用Retrieval Chain的invoke方法,传入查询,即可获得基于检索文档的响应。4 总的来说,Retrieval Chain提供了一种标准方式将外部数据与语言模型相结合...
classBaseCombineDocumentsChain(Chain,ABC):"""Base interface for chains combining documents."""@abstractmethod defcombine_docs(self,docs:List[Document],**kwargs:Any)->Tuple[str,dict]:"""Combine documents into a single string.""" stuff 文档链是最直接的文档链。它需要一个列表文档,将它们全部插入...
fromlangchain.chains.combine_documentsimportcreate_stuff_documents_chain prompt=ChatPromptTemplate.from_template("""仅根据提供的上下文回答以下问题: <上下文> {context} </上下文> 问题: {input}""")document_chain=create_stuff_documents_chain(llm,prompt) ...
具体的chain就像是大模型在某种业务场景下的应用模式总结, 如VectorDBQA 就是利用 vector存储和大模型, 在vectorstore中用某种相似算法找到和问题类似的doc, 之后利用大模型将doc和问题一起给到到模型, 让大模型解释给出结果. 杜宇这类合并文档的任务: BaseCombineDocumentsChain 有四种不同的模式....