第一部分 LangChain的整体组成架构:LLM的外挂/功能库 通俗讲,所谓langchain ,即把AI中常用的很多功能都封装成库,且有调用各种商用模型API、开源模型的接口,支持以下各种组件 初次接触的朋友一看这么多组件可能直接晕了(封装的东西非常多,感觉它想把LLM所需要用到的功能/工具都封装起来),为方便理解,我们可以先从大...
LangChain是一个开源库,为开发人员提供必要的工具来创建由 LLM 提供支持的应用程序。它是一个围绕 LLM 构建的框架,可用于聊天机器人、生成式问答 (GQA)、摘要等。该库的核心思想是开发人员可以将不同的组件“链接”在一起,以围绕 LLM 创建更高级的用例。 LangChain 提供了一系列模块,这些模块是作为任何 LLM 支...
检索问答链的模板包括知识检索、Prompt 嵌入以及LLM问答的全部流程。 实现知识库助手核心功能: 通过调用检索问答链,实现知识库助手的核心功能。这包括用户输入的知识检索、Prompt 嵌入,以及LLM的问答生成。 通过这种方式,LangChain提供了一个端到端的解决方案,使得开发者能够更容易地构建知识库助手,无需深度了解底层的知...
8）llm_checker：能让LLM自动检测自己的输出是否有没有问题的逻辑 Agents
在RAG中，LLM会从外部数据集中检索上下文文档，作为其执行的一部分，这对于询问特定文档的问题非常有用。
第一部分什么是LangChain:LLM的外挂/功能库 1.1 langchain的整体组成架构 通俗讲,所谓langchain (官网地址、GitHub地址),即把AI中常用的很多功能都封装成库,且有调用各种商用模型API、开源模型的接口,支持以下各种组件 初次接触的朋友一看这么多组件可能直接晕了( 封装的东西非常多,感觉它想把LLM所需要用到的功能/...
#将 document 通过 openai 的 embeddings 对象计算 embedding 向量信息并临时存入 Chroma 向量数据库,用于后续匹配查询 docsearch = Chroma.from_documents(split_docs, embeddings) # 创建问答对象 qa = VectorDBQA.from_chain_type(llm=OpenAI(), chain_type="stuff", vectorstore=docsearch, return_source_document...
使用langchain搭建自己的本地知识库系统 什么是RAG RAG是retrieval-augmented-generation的缩写,翻译为中文的意思就检索增强,以基于最新,最准确的数据建立LLM的语料知识库。 LLM现存的痛点 我们知道LLM的知识库是通过现有的网络公开的数据作为数据源来训练的,现在公开的很多模型他们基于的训练数据会比我们现在网络上公开的...
LLM自定义知识库原理指的是利用LLM模型来构建一个根据输入问题生成与该问题相关的答案的知识库。 LLM模型的训练过程通常包括两个步骤:预训练和微调。在预训练阶段,模型会通过大规模的文本数据进行自监督学习,尝试预测下一个词语。这样的预训练使模型能够学习到词语之间的关联性和上下文信息。 在微调阶段,模型会通过...
LangChain 将 LLM 模型(对话模型、embedding模型等)、向量数据库、交互层 Prompt、外部知识、外部代理工具整合到一起,进而可以自由构建 LLM 应用。 LangChain 主要由以下 6 个核心模块组成:模型输入/输出(Model I/O):与语言模型交互的接口。数据连接(Data connection):与特定应用程序的数据进行交互的接口。链(...