To install Python packages system-wide, try apt install python3-xyz, where xyz is the package you are trying to install. If you wish to install a non-Debian-packaged Python package, create a virtual environment using python3 -m venv path/to/venv. Then use path/to/venv/bin/python and p...
【全128集】2025目前最新最全的大模型零基础全套教程(LLM+提示词+rag+agent+微调+实战)学习即就业,超详细,草履虫都能轻松学会!! 4020 21 61:09:05 App AI大模型全套教程(LLM+RAG+Langchain+大模型微调+国产大模型ChatGLM-4+NLP新模型Transformer) 692 -- 14:53 App 基于unsloth微调llama3.1 2753 79 2:...
新建一个python3项目以及index.py文件,导入需要用到的模块: fromlangchain_community.document_loadersimportTextLoader# 文本加载器fromlangchain.text_splitterimportCharacterTextSplitter# 文本分块器fromlangchain_community.embeddingsimportOllamaEmbeddings# Ollama向量嵌入器importweaviate# 向量数据库fromweaviate.embedded...
使用LLaMA3构建本地RAG代理,展示RAG概念的示意图,由DALL·E 3提供。 在人工智能和机器学习的领域中,检索增强生成(RAG)获得了显著的关注和影响力,用于增强语言模型的能力。我们将使用LLaMA3和LangChain构建一个本地RAG代理,利用来自不同RAG论文的先进概念,创建一个灵活且能自我纠正的系统。我们将详细探讨技术细节,实...
langchain RAG的查询结果 4. 全部代码,仅供参考: from langchain.vectorstores import Chroma from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain.embeddings import OllamaEmbeddings from langchain_ollama.llms import OllamaLLM ...
在当今信息爆炸的时代,拥有一个高效、个性化的知识库对于个人和企业来说至关重要。本文将引导你如何利用Llama3这一先进的语言模型,结合LangChain框架,通过RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)技术搭建你的私有知识库。
在Langchain框架中,可以构建一个RAG链来实现问答功能。RAG链包含两个主要部分:检索器和生成器。检索器负责从Chroma向量数据库中检索与查询相关的文档,而生成器则利用LLama3模型根据检索到的文档和查询生成回答。 4. 系统集成与测试 将构建好的RAG链集成到应用程序中,并进行测试以确保系统的稳定性和准确性。在测试过...
pip install langchain pymilvus ollama pypdf langchainhub langchain-community langchain-experimental 1. 复制 4 构建RAG应用程序 如前所述,RAG的主要组成部分之一是索引数据。 首先使用PyPDFLoader导入PDF中的数据 from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader ...
自动合并检索方法,实现方法源自Llamaindex所封装的自动合并检索,但RAG全流程需要制定一套准确的规范,因此在用户文档完成读取和切片工作后,所得到的Langchain格式的Document对象需转化为Llamaindex定义的Document对象,便可通过Llamaindex的自定义算法自动划分整个切片列表的子节点和父节点,最后鉴于规范再重新转化为Langchain格式...
这些代码片段清楚地说明了这两个框架的不同抽象级别。LlamaIndex用一个名为“query engines”的方法封装了RAG管道,而LangChain则需要更多的内部组件:包括用于检索文档的连接器、表示“基于X,请回答Y”的提示模板,以及他所谓的“chain”(如上面的LCEL所示)。