LangChain里的combine_documents_chain有4种:StuffDocumentsChain、RefineDocumentsChain、MapReduceDocumentsChain、MapRerankDocumentsChain。最常见的是StuffDocumentsChain:将检索到的内容组合成上下文,与原始输入一起喂入大模型。 document_prompt是用于组合上下文的PromptTemplate,llm_chain本身还有一个prompt。 document_prompt...
llm_chain = LLMChain(llm=OpenAI(), prompt=prompt) sequential_chain = SimpleSequentialChain(chains=[transform_chain, llm_chain]) 合并文档的链(专门用途chain) BaseCombineDocumentsChain 有四种不同的模式 def load_qa_chain( llm: BaseLanguageModel, chain_type: str = "stuff", verbose: Optional[bool...
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。 collapse_documents_chain:这个Chain的作用,是来处理塞给大模型的Token超限...
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_openai import ChatOpenAI dotenv.load_dotenv() prompt = ChatPromptTe...
BaseCombineDocumentsChain 有四种不同的模式 以下概括合并文档链的主要功能: 该链专门用于问答场景下从多篇文档中提取答案。 它提供四种模式来合并多个文档: 1. stuff模式:直接将所有文档合成一段文字 2. map_reduce模式:每个文档提取答案候选,最后整合答案 ...
combineDocumentsChain: combineDocsChain, }); const res = await chain.call({ input_document: text, }); console.log({ res }); /* { res: { text: ' President Biden is taking action to protect Americans from the COVID-19 pandemic and Russian aggression, providing economic relief, investing...
TS版LangChain实战:基于文档的增强检索(RAG) | 京东云技术团队,LangChainLangChain是一个以LLM(大语言模型)模型为核心的开发框架,LangChain的主要特性:可以连接多种数据源,比如网页链接、本地PDF文件、向量数据库等允许语言模型与其环境交互封装了ModelI/O(输入/
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,将它们全部插入到提示中,并将该提示传递给LLM。 该链非常适合文档较小且对于大多数调用,只有少数几个被传入。
from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langchain_core.runnables import RunnableParallel, RunnablePassthrough from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser ...
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) ...