python_docs = python_splitter.create_documents([PYTHON_CODE]) 调用特定的拆分器可以保证拆分后的代码逻辑,这里我们只要指定不同的Language就可以对不同的语言进行拆分。 4.5向量检索简单应用 在实际开发中我们可以将数据向量化细分为两步:一是将数据向量化(向量化工具:openai的embeding、huggingface的n3d...),二是...
我们调用 create_documents 方法,并将我们的文本作为参数。 然后我们得到了一个文档的数组。 from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter with open("example_data/state_of_the_union.txt") as f: state_of_the_union = f.read() text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_...
create_documents([text]) print (f"You now have {len(docs)} docs intead of 1 piece of text") You now have 36 docs intead of 1 piece of text 现在就需要一个 Lang Chain 工具,将分段文本送入LLM进行summary 代码语言:javascript 复制 # 设置 lang chain # 使用 map_reduce的chain_type,这样...
LangChain有一个文本分割函数来做这个：# 导入分割文本的工具，并把上面给出的解释分成文档块from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplittertext_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size = 100, chunk_overlap = 0,)texts = text_splitter.create_documents([explanation])分...
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter # 初始字符串 state_of_the_union = "..." text_splitter = CharacterTextSplitter( separator = "\\n\\n", chunk_size = 1000, chunk_overlap = 200, length_function = len, ) texts = text_splitter.create_documents([state_of_the_union]...
texts = text_splitter.create_documents([state_of_the_union]) 除了CharacterTextSplitter 以外,LangChain 还支持多个高级文本分割器,如下: 2.3.3. VectorStores 存储提取的文本向量,包括 Faiss、Milvus、Pinecone、Chroma 等。如下是 LangChain 集成的向量数据库。
state_of_the_union="..."text_splitter=CharacterTextSplitter(separator="\\n\\n",chunk_size=1000,chunk_overlap=200,length_function=len,)texts=text_splitter.create_documents([state_of_the_union]) 除了CharacterTextSplitter 以外,LangChain 还支持多个高级文本分割器,如下: ...
text_splitter=CharacterTextSplitter(chunk_size=1000,chunk_overlap=0)texts=text_splitter.create_documents(pdf_content)embeddings=OpenAIEmbeddings()docsearch=FAISS.from_documents(texts,embeddings)qa=RetrievalQA.from_chain_type(llm=OpenAI(),chain_type="stuff",retriever=docsearch.as_retriever(),verbose=False...
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...
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...