创建Retrieval Chain的步骤: 准备一个Retriever,用于从向量存储中检索相关文档。3 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...
4,定义 retriever chain ## 先定义 document chaindocument_chain=create_stuff_documents_chain(llm,prompt)## 然后定义 Retriever Chainretrieval_chain=create_retrieval_chain(retriever,document_chain) 5,通过 retriever chain 进行提问 response=retrieval_chain.invoke({"input":"What is akaxkskakasdfadsfadsf?"...
使用从网页获取的数据信息: fromlangchain.chainsimportcreate_retrieval_chain retriever=vector.as_retriever()retrieval_chain=create_retrieval_chain(retriever,document_chain)response=retrieval_chain.invoke({"input":"数据空间研究院是谁出资创建的?"})print(response["answer"]) 这里输出的结果是: 合肥综合性国家...
以前你可能会这样做：ConversationalRetrievalChain.from_llm(llm, …)现在做法更简单了：create_conversational_retrieval_chain(llm, …在幕后，它将创建一个特定的 LCEL chain 并返回它。如果你想修改逻辑 —— 没问题，因为它全部用 LCEL 编写，所以在不需要对任何东西进行子类化或覆盖任何方法的情况下，修改其中...
在LangChain框架中,“检索链”(Retrieval Chain)是指一组有序排列、相互协作的组件,这些组件共同作用于信息检索和处理流程,目的是高效地从大规模数据集中找到与用户查询最相关的信息片段或文档,并将其作为输入传递给后续的处理阶段。 在LangChain中,检索链主要涉及以下几个方面: ...
from langchain.chains import create_retrieval_chain from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain from langchain_core.prompts import MessagesPlaceholder from langchain.chains import create_history_aware_retriever from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage ...
fromlangchain.chainsimportcreate_retrieval_chain# 创建向量存储检索器retriever=vector.as_retriever()# 创建链,该链接收用户查询,然后将其传递给检索器以获取相关文档。然后将这些文档(和原始输入)传递到 LLM 以生成响应retrieval_chain=create_retrieval_chain(retriever,document_chain)# 执行检索 这将返回一个字典re...
【可能是全网最丝滑的LangChain教程】四、快速入门Retrieval Chain - 简书 (jianshu.com) 使用LangChain构建应用 LangChain支持构建应用程序,将外部数据源和计算源连接到LLM。我们将从一个简单的 LLM 链开始,它只依赖于提示模板中的信息来响应。 接下来,我们将构建一个检索链,该链从单独的数据库获取数据并将其传...
Retrieval:“检索“——该功能与向量数据密切库相关,是在向量数据库中搜索与问题相关的文档内容。 Memory:为对话形式的模型存储历史对话记录,在长对话过程中随时将这些历史对话记录重新加载,以保证对话的准确度。 Chains:虽然通过Model IO、Retrieval和Memory这三大模块可以初步完成应用搭建,但是若想实现一个强大且复杂的应...
langchain 提供了一个RetrievalQA类,它可以将向量数据库和 LLM 结合起来,实现对本地文档的查询。 from langchain.chains.retrieval_qa.base import RetrievalQAfrom langchain_openai import ChatOpenAIllm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo",temperature=0,max_tokens=200,api_key="your key",base_url="...