retriever_chain = create_history_aware_retriever(llm, retriever, prompt) 我们可以通过传递用户提出后续问题的实例来测试这一点。 from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage chat_history = [HumanMessage(content="Can LangSmith help test my LLM applications?"), AIMessage(content="Yes!"...
retriever_chain = create_history_aware_retriever(llm, retriever, prompt) 我们可以通过传递用户提出后续问题的实例来测试这一点。 from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage chat_history = [HumanMessage(content="Can LangSmith help test my LLM applications?"), AIMessage(content="Yes!"...
from langchain.chains import create_history_aware_retriever from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistory persist_directory = 'chroma_langchain_db_test_2' # 返回本地模型的嵌入。在存储嵌入和查询时都需要用到此嵌入函数。
retriever_chain = create_history_aware_retriever(llm, retriever, prompt) # 通过传入用户提出后续问题来测试 from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage chat_history = [HumanMessage(content="LangSmith 可以帮助测试我的 LLM 应用程序吗?"), AIMessage(content="Yes!")] retriever_chain.in...
from langchain.chains import create_history_aware_retriever from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage persist_directory = 'chroma_langchain_db_test_2' # 返回本地模型的嵌入。在存储嵌入和查询时都需要用到此嵌入函数。 def get_embedding(): ...
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_history_aware_retriever 构造一个链,该链接受键 input 和 chat_history 作为输入,并具有与检索器相同的输出模式。 该链将输入查询的改写添加到我们的检索器中,以便检索包含对话的上下文。 现在我们可以构建完整的 QA 链。我们将使用 create_stuff_documents_chain 生成 question_answer_chain,输入键为 context...
MessagesPlaceholder(variable_name="chat_history"), ("user","{input}"), ("user","鉴于上述对话,生成一个搜索查询以查找以获取与对话相关的信息") ]) retriever_chain = create_history_aware_retriever(llm, retriever, prompt)# 通过传入用户提出后续问题来测试fromlangchain_core.messagesimportHumanMessage,...
为了更新检索,我们将创建一个新链。该链将接受最近的输入 ( input) 和对话历史记录 ( chat_history) 并使用 LLM 生成搜索查询。 代码语言:javascript 复制 from langchain.chainsimportcreate_history_aware_retriever from langchain_core.promptsimportMessagesPlaceholder ...
为了更新检索,我们将创建一个新的链。该链将接收最近的输入(input)和会话历史(chat_history),并使用LLM生成搜索查询。 fromlangchain.chainsimportcreate_history_aware_retrieverfromlangchain_core.promptsimportMessagesPlaceholder prompt=ChatPromptTemplate.from_messages([MessagesPlaceholder(variable_name="chat_history"...