embeddings=embeddings) 2.3 加载模型 import torchfrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM# 加载tokenizertokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( '/opt/Llama-2-7b-chat-hf', trust_remote_code=True)# 加载模型 Llama 2-chat-7Bbase_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "/...
LangChain 中的基础 Embeddings 类提供了两种方法:一种用于嵌入文档,一种用于嵌入查询。前者接受多个文本作为输入,而后者接受单个文本。将它们作为两个独立方法的原因是,某些嵌入提供程序对文档(要搜索的文档)和查询(搜索查询本身)有不同的嵌入方法。 有关如何使用嵌入模型的详细信息,请参阅此处的相关操作指南。 Vector...
运行后提示ollama._types.ResponseError,一开始以为是模型没有下载成功,但命令行单独run model的时候,是可以调用的,所以一直搜解决方案,这个明显是程序没有把model加载进来。 看到了这篇文章 在使用OllamaEmbeddings时,报错ollama._types.ResponseError_ollama failed to embed: ollama returned an empty e-CSDN博客...
import streamlit as st from langchain.llms import LlamaCppfrom langchain.embeddings import LlamaCppEmbeddingsfrom langchain.prompts import PromptTemplatefrom langchain.chains import LLMChainfrom langchain.document_loaders import TextLoaderfrom langchain.text_splitter import CharacterTextSplitterfrom langchain....
from langchain.llms import LlamaCpp from langchain.embeddings import LlamaCppEmbeddings from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.chains import LLMChain from langchain.document_loaders import TextLoader from langchain...
embedding=OllamaEmbeddings(model="llama3"), by_text=False) 检索& 增强 向量数据库加载数据后,可以作为检索器,通过用户查询和嵌入向量之间的语义相似性获取数据,然后使用一个固定的聊天模板即可。 # 检索器retriever = vectorstore.as_retriever()# LLM提示模板template ="""You are an assistant for question-...
model_kwargs={'device': 'cpu'}) vectordb = FAISS.load_local('vectorstore/db_faiss', embeddings) qa_prompt = set_qa_prompt() dbqa = build_retrieval_qa(llm, qa_prompt, vectordb) return dbqa6、代码整合 最后一步就是是将前面的组件组合到main.py脚本中。使用argparse模块是因为...
LangChain中的基Embeddings类公开了两个方法:一个用于嵌入文档,另一个用于嵌入查询。前者接受多个文本作为输入,后者接受单个文本作为输入。 因为后面的检索也是检索嵌入在相同潜在空间中最相似的向量,所以词向量必须使用相同的方法(模型)生成。 c.创建存储和检索文档 ...
LlamaIndex区分官方OpenAI端点和openaillike端点,而LangChain通过openai_api_base参数决定向何处发送请求。 LlamaIndex用role参数标记聊天消息,而LangChain使用单独的类。 2个框架基本没什么差别,我们继续 2、为本地文件构建RAG系统 我们构建一个简单的RAG系统:从本地的文本文件文件夹中读取文本。
LangChain区分了聊天llm (ChatOpenAI)和llm (OpenAI),而LlamaIndex在构造函数中使用is_chat_model参数来进行区分。 LlamaIndex区分官方OpenAI端点和openaillike端点,而LangChain通过openai_api_base参数决定向何处发送请求。 LlamaIndex用role参数标记聊天消息,而LangChain使用单独的类。