在运行时,QA Chain 接收input_documents和question,将其作为输入。input_documents是与数据库中的query相关的文档。LLM 基于这些文档的内容和所提问的问题来组织答案。 from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain from langchain.llms import OpenAI llm = OpenAI(temperature=0) chain = load_...
classBaseCombineDocumentsChain(Chain,ABC):"""Base interface for chains combining documents."""input_key:str="input_documents"output_key:str="output_text"@propertydefinput_keys(self)->List[str]:return[self.input_key]@propertydefoutput_keys(self)->List[str]:return[self.output_key]defprompt_leng...
"chain.run(input_documents=documents[1:2],question=query) 输出结果如下: ' Li Xingyun can perform the following martial arts techniques: Qinglian Sword Song, Huayang Needle Method, and Longquan Seven Star Scripture.' 可以看出,回答的内容是正确的。如果想要以中文形式回答,可以通过设计Prompt作为额外输入...
以下示例代码使用 OpenAI 作为 LLM 模型。在运行时,QA Chain 接收input_documents和question,将其作为输入。input_documents是与数据库中的query相关的文档。LLM 基于这些文档的内容和所提问的问题来组织答案。 fromlangchain.chains.question_answering import load_qa_chainfromlangchain.llms import OpenAI llm = Open...
documents = vectorstore.similarity_search(query) result = with_sources_chain({"input_documents": documents, "question": query}) 这样在result变量中就能获得我们问题的答案了。 以上就是LangChain的基本使用方法,下面我们来将他与OpenAI金正整合,创建一个我们自己的项目。
combineDocumentsChain: combineDocsChain, }); const res = await chain.call({ input_document: text, }); console.log({ res }); /* { res: { text: ' President Biden is taking action to protect Americans from the COVID-19 pandemic and Russian aggression, providing economic relief, investing...
chain=load_qa_chain(llm,chain_type="stuff")chain.run(input_documents=docs,question=query) 总结 针对不同的需求场景,可能需要对应的合适的检索器。用户可以用自然语言的方式,来构建自己的GPT应用,简单的比如一个根据提示词生成的各种系统角色;或者通过自定义Action实现一些复杂的功能:比如调用第三方API、读取本地...
DocumentsChain 通常与问答链、总结链等结合使用,来利用多个文档的信息。它简化了处理多个输入文档的流程。 总之,DocumentsChain 是 LangChain 中处理多文档输入的重要组件,允许构建更加智能的链式模型。 记忆Memory Memory 组件用于在链之间存储和传递信息,从而实现对话的上下文感知能力。
chain.run(input_documents=docs, question=query) 使用GPT3.5模型构建油管频道问答机器人 在chatgpt api(也就是 GPT-3.5-Turbo)模型出来后,因钱少活好深受大家喜爱,所以 LangChain 也加入了专属的链和模型,我们来跟着这个例子看下如何使用他。 importosfromlangchain.document_loadersimportYoutubeLoaderfromlangchain...
需要比StuffDocumentsChain更多的LLM调用。在最终组合调用期间丢失一些信息。7.5、使用'stuff' 链进行摘要总结 填充是最简单的方法，就是把所有相关的数据都塞进提示语作为上下文传递给语言模型。这在LangChain中的具体实现为StuffDocumentsChain。这种方法的主要缺点是它只适用于较小的数据。一旦你处理的数据很多，这种...