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_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 RefineDocumentsChain MapRerankDocumentsChain...
create_stuff_documents_chain:文档链 create_stuff_documents_chain链将获取文档列表并将它们全部格式化为提示(文档列表),然后将该提示传递给LLM。 注意: 它会传递所有文档,因此需要确保它适合LLM的上下文窗口。 fromlangchain_openaiimportChatOpenAIfromlangchain_core.documentsimportDocumentfromlangchain_core.promptsimpor...
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...
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 ...
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...
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...
llm1=HuggingFaceHub(repo_id="eachadea/legacy-ggml-vicuna-13b-4bit", model_kwargs={"temperature":0, "max_length":512})chain = load_qa_chain(llm1, chain_type="stuff")#our questionsquery = "What is the case study challenge"docs = db.similarity_search(query)chain.run(input_documents=...
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...
docs = text_splitter.create_documents(["文本在这里"]) print(docs) 2.2.3 Vectorstore 通过Text Embedding models,将文本转为向量,可以进行语义搜索,在向量空间中找到最相似的文本片段。目前支持常用的向量存储有Faiss、Chroma等。 Embedding模型支持OpenAIEmbeddings、HuggingFaceEmbeddings等。通过HuggingFaceEmbeddings加载...