chain = load_summarize_chain(OpenAI(temperature=0), chain_type="map_reduce") chain.run(docs) 问答场景 def test_qa(): from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain loader = TextLoader("./测试.txt") documents = loader.load() text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1...
from langchain.vectorstores import FAISS #facebook vectorizationfrom langchain.chains.question_answering import load_qa_chain from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain from langchain import HuggingFaceHub from langchain.document_loaders import UnstructuredPDFLoader #load pdf from langch...
1. load_qa_chain ## use LLM to get answering 2. load_qa_with_sources_chain chain = load_qa_with_sources_chain(ChatOpenAI(temperature=0.2,model_name='gpt-3.5-turbo'), 3. RetrievalQA qa=RetrievalQA.from_chain_type(llm=ChatOpenAI(temperature=0.2,model_name='gpt-3.5-turbo'), chain_type...
fromlangchain.chains.question_answering import load_qa_chain model_name ="gpt-3.5-turbo-16k"llm = OpenAI(model_name=model_name,temperature=0) chain = load_qa_chain(llm=llm) query ="李星云会哪些武功?"chain.run(input_documents=docs,question=query) 输出结果如下: '李星云会青莲剑歌、惊虹、天...
MultiRetrievalQAChain:基于 RouterChain,从多个检索器中动态选择。 以下是一个从【2020 年美国国情咨文】中生成摘要的示例: import { OpenAI } from "langchain/llms/openai"; import { loadSummarizationChain, AnalyzeDocumentChain } from "langchain/chains"; ...
运行load_qa_chain获取最终答案。这是一个最通用的用于回答问题的接口,它加载一整个链,可以根据所有数据库中文本进行问答。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...
4、构建chain:通过ChatVectorDBQAChain将【向量数据库,LLM,prompt(依据的段落原文+问题)】构成chain;(其中依据的段落原文和问题分别是另外两条子链loadQAChain和LLMChain返回的) 本文作者成于鹏,已获作者授权发布,如需转载请联系 评论
from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain from langchain import LLMChain # from langchain import retrievers import langchain from langchain.chains.conversation.memory import ConversationBufferMemory 1. 2. 3. 4. 5. 6.
fromlangchain.chains.question_answeringimportload_qa_chain fromlangchainimportLLMChain #fromlangchainimportretrievers importlangchain fromlangchain.chains.conversation.memoryimportConversationBufferMemory py2PDF 是用于读取和处理 PDF 文件的工具。此外,还有不同类型的内存,例如 ConversationBufferMemory 和 Conversation...
def search_by_exact_query(user_query): # 从文件加载问题和答案 qa_data = load_qa_data(filepath) # 获取答案并打印 return(get_answer(qa_data, user_query)) 模块4: 模糊匹配查询 这个模块使用嵌入向量和Faiss索引来找到与用户查询最相似的问题,并返回相应的答案。 1.初始化文本嵌入模型。 2.使用文本...