-rw-r--r-- 1 root supergroup 0 2019-05-10 16:27 /user/root/examples/output-data/map-reduce/_SUCCESS -rw-r--r-- 1 root supergroup 1547 2019-05-10 16:27 /user/root/examples/output-data/map-reduce/part-00000 oozie其实就是一个MapReduce,可以在yarn的web页面中看见,在oozie的页面中也可...
map-reduce字面上可以拆成map 和 reduce两个部分,实际上是三个部分:map, reduce, combine. 第一步,我们将长文本映射(map)成不同的小文本块(chunks), 然后我们对每一个小块进行总结,也就是reduce的步骤,最后将小文本块的总结结合起来,合成(combine)一个对全文的总结. 还是上面的案例: """ MAP REDUCE CHAIN...
Reduce函数将对Map函数的输出进行聚合操作,生成最终的结果。 在Map函数中,我们可以使用langchain提供的丰富的函数库来进行各种数据处理操作。例如,我们可以使用Map函数来提取文档链块中的关键词,并计算它们的频率。这些关键词频率可以用于后续的分析和挖掘。 在Reduce函数中,我们可以使用langchain提供的聚合函数来对Map...
我们会使用ParentDocumentRetriever来查找最相关的片段的源文档。最后,我们将使用MapReduceChain将长文件传递给人工智能并提取信息。 Before I start, I have to install the required dependencies: langchain - a AI helper library openai - the OpenAI API client chromadb - a vector database tiktoken - a BP...
from langchain import OpenAI, PromptTemplate, LLMChainfrom langchain.text_splitter import CharacterTextSplitterfrom langchain.chains.mapreduce import MapReduceChainfrom langchain.prompts import PromptTemplatellm = OpenAI(temperature=0)7.3、上传文档并将其拆分为块 text_splitter = CharacterTextSplitter()...
MapReduceDocumentsChain 将LLM链应用于每个单独的文档(Map步骤),将链的输出视为新文档。然后,将所有新文档传递给单独的合并文档链以获得单一输出(Reduce步骤)。在执行Map步骤前也可以对每个单独文档进行压缩或合并映射,以确保它们适合合并文档链;可以将这个步骤递归执行直到满足要求。(适合大规模文档的情况) ...
如何从 LangChain QAMapReduceChain 流式传输响应 Sim*_*mer 6 typescript openai-api langchain 我正在使用 Langchain 与一长段文本进行交互。文本被分成块,这些块作为下面的变量传入docs。我已经建立了一个链来传输我的响应,但是我发现handleLLMNewToken在OpenAI 返回所有代的令牌(其中包括每个文档的映射步骤)时...
llm_chain=map_chain, # Reduce chain reduce_documents_chain=reduce_documents_chain, ...
MapReduceDocumentsChain: 先通过 LLM 对每个 document 进行处理,然后将所有文档的答案在通过 LLM 进行合并处理,得到最终的结果。 MapRerankDocumentsChain: 和MapReduceDocumentsChain 类似,先通过 LLM 对每个 document 进行处理,每个答案都会返回一个 score,最后选择 score 最高的答案。
langchain mapreduce 文本分类 mapreduce分区案例,需求:在实战(一)的基础上,实现自定义分组机制。例如根据手机号的不同,分成不同的省份,然后在不同的reduce上面跑,最后生成的结果分别存在不同的文件中。对流量原始日志进行流量统计,将不同省份的用户统计结果输出到