fromlangchain.memoryimportConversationBufferMemoryfromlangchain.chainsimportRetrievalQA,ConversationalRetrievalChainfromlangchain.document_loadersimportPyPDFLoaderfromlangchain.embeddingsimportOpenAIEmbeddingsfromlangchain.vectorstoresimportChromafromlangchain.text_splitterimportCharacterTextSplitterfromlangchain.chat_modelsimp...
生成的链对象存储在 qa 变量中。 qa = ConversationalRetrievalChain.from_llm(llm=llm,检索器=compression_retriever,内存=内存,verbose=True,chain_type="stuff",return_source_documents=True) 第4 步:构建聊天 UI 在最后一步中,我们设置聊天用户界面 (UI)。 我们首先创建一个按钮,单击该按钮会触发清除缓存和...
现在，我们将向量嵌入存储在ChromaDB中。下面，让我们使用LangChain中的ConversationalRetrievalChain API来启动聊天历史记录组件。我们将传递由GPT 3.5 Turbo启动的OpenAI对象和我们创建的VectorDB。我们将传递ConversationBufferMemory，它用于存储消息。复制 memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history", ret...
例子中从文档中获取了无锡工厂员工的上班时间。 这里采用ConversationalRetrievalChain提供了历史聊天记录组件。定义了memory来追踪聊天记录,在流程上,先将历史问题和当前输入问题融合为一个新的独立问题,然后再进行检索,获取问题相关上下文知识,最后将获取的知识和生成的新问题注入Prompt让大模型生成回答。 此外,langchain还...
我想结合ConversationalRetrievalQAChain- 例如 - SerpAPILangChain 中的工具。我用来ConversationalRetrievalQAChain搜索使用 OpenAI 嵌入 API 和本地 Chroma 矢量数据库摄取的产品 PDF。这很好用。但是,产品 PDF 没有最新的定价信息。所以当用户询问定价信息时,我希望LangChain使用该SerpAPI工具来谷歌搜索价格。我有两个...
ConversationalRetrievalChain 是LangChain 中用于处理对话式查询的一种特殊检索链。它在检索 QA 链的基础上增加了处理对话历史的能力,使得系统能够根据整个对话的上下文来生成问题和答案,而不仅仅是基于当前的问题。这有助于构建更智能、更连贯的对话系统。 3. 阐述如何使用 ConversationalRetrievalChain 要使用 Conversation...
qa=ConversationalRetrievalChain.from_llm(llm, retriever, memory=memory) ret=qa({"question":"什么时间去哪里观潮比较合适?"}) print(ret) 返回结果: {'question': '什么时间去哪里观潮比较合适?', 'chat_history': [HumanMessage(content='什么时间去哪里观潮比较合适?'), AIMessage(content='根据原文信息...
model=DeepInfra(model_id="databricks/dolly-v2-12b")qa=ConversationalRetrievalChain.from_llm(model,retriever=retriever) 1. 2. 3. 4. Conversational RetrievalChain充当检索器和语言模型之间的连接。该连接允许系统处理用户查询并生成场景感知的响应。
Chains又名链,链的作用就是将各个组件合到一起。LangChain中有很多已有的链,例如:LLMChain、SequentialChain(顺序链)、ConversationChain(对话链)、RetrievalQA(检索型问答)、ConversationalRetrievalChain(对话式检索问答)。 通过RetrievalQA实现基于本地知识库的问答,实现流程如下: ...
Langchain增加了这个功能ConversationalRetrievalChain,用于与历史文档聊天。根据他们的文档ConversationalRetrievalChain我需要传递作为函数指令的提示。我怎样才能通过这个函数调用来实现这一点? 这是代码 qa= ConversationalRetrievalChain.from_llm(OpenAI(temperature=0), vectorstore.as_retriever(), memory=memory) ...