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...
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...
query = "Any question that you want to ask the model" 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...
from langchain.chains import TransformChain, LLMChain, SimpleSequentialChain from langchain.llms import OpenAI from langchain.prompts import PromptTemplate with open("../../state_of_the_union.txt") as f: state_of_the_union = f.read() def transform_func(inputs: dict) -> dict: text = ...
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。
# 导入并初始化Pinecone客户端import osimport pineconefrom langchain.vectorstores import Pineconepinecone.init( api_key=os.getenv('PINECONE_API_KEY'), environment=os.getenv('PINECONE_ENV') ) # 上传向量到Pineconeindex_name = "langchain-quickstart"search = Pinecone.from_documents(texts, em...
一般情况下是文档存储在向量数据库中。可以调用 get_relevant_documents 方法来检索与查询相关的文档。
"), ("ai", "I'm doing well, thanks!"), ("human", "{user_input}"),])messages = template.format_messages( name="Bob", user_input="What is your name?")Retrieval -检索而非查询 传统的应用开发通常需要定义好查询（Query）的格式和规范，例如关键词、标签、分类等。这样做的好处...