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...
document_chain = create_stuff_documents_chain(llm, prompt) 如果我们愿意,我们可以通过直接传入文档来运行它: from langchain_core.documents import Document document_chain.invoke({ "input": "how can langsmith help with testing?", "context": [Document(page_content="langsmith can let you visualize t...
create_openai_fn_runnable create_structured_output_runnable load_query_constructor_runnable create_sql_query_chain create_history_aware_retriever create_retrieval_chain 遗留的链 APIChain OpenAPIEndpointChain ConversationalRetrievalChain StuffDocumentsChain ReduceDocumentsChain MapReduceDocumentsChain RefineDocumentsCh...
我想使用StuffDocumentsChain,但文档中建议示例的行为ConversationChain无法按我想要的方式工作:import fs from 'fs'; import path from 'path'; import { OpenAI } from "langchain/llms/openai"; import { RecursiveCharacterTextSplitter } from "langchain/text_splitter"; import { HNSWLib } from "langchain...
总之就是改了Prompt结构,再多引入了一个create_history_aware_retriever函数。 python fromlangchain_community.llmsimportOllamafromlangchain_core.promptsimportChatPromptTemplatefromlangchain.chains.combine_documentsimportcreate_stuff_documents_chain llm = Ollama(model="llama2")fromlangchain_core.promptsimportMess...
StuffDocumentsChain是一个Langchain中的类,它的作用是将多个文本文档组合成一个字符串,然后传递给一个LLMChain进行处理。Stuff 在英语中的意思是"塞满",这个类名直译过来就是“填充文档链”的意思。它之所以这么命名,是因为该类会做两件事:1. 将多个文档用某种方式组合(Concat/Join)成一个大字符串。2. 将这个...
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 ...
2.3.4.1 Stuff StuffDocumentsChain这种链最简单直接,是将所有获取到的文档作为context放入到Prompt中,传递到LLM获取答案。 这种方式可以完整的保留上下文,调用LLM的次数也比较少,建议能使用stuff的就使用这种方式。其适合文档拆分的比较小,一次获取文档比较少的场景,不然容易超过token的限制。
prompt=ChatPromptTemplate.from_messages([("system","Answer the user's questions based on the below context:\n\n{context}"),MessagesPlaceholder(variable_name="chat_history"),("user","{input}"),])document_chain=create_stuff_documents_chain(llm,prompt)retrieval_chain=create_retrieval_chain(retrie...
问题: {input}""")document_chain=create_stuff_documents_chain(llm,prompt) 2.2 传入文档信息 这里传入文档信息可以选择手动传入,也可以选择从指定文档(网页、PDF、文档等等)加载。 2.2.1 手动传入文档信息 fromlangchain_core.documentsimportDocument document_chain.invoke({"input":"数据空间研究院是谁出资建立的...