可以看到,MapReduceDocumentChain中涉及到了对语言模型的四次独立调用,点击其中一个,就可以看到每个文档的具体输入和输出: 并且,可以看到,它们在最后的链中被合并为了StuffDocumentChain,也即把所有结果放到了最终调用中。点击进入就可以看到,系统消息中包含了来自前面文档的四个摘要: Refine Refine方法的特点如下: qa_...
map_reduce_res = map_reduce_chain.invoke(docs) 通过以上代码,得到的结果如下: 我们来看看这个chain的中间过程: step0-2 step3 Step0-3分别对应了对于四篇文章的各自的总结。然后合并起来生成了总的一个总结。 Refine Chain Refine Chain是另一个针对长文本的链。其核心思路如下图: 该方法也分为三步,首先...
简介:【5月更文挑战第22天】本文探讨了如何使用大型语言模型(LLM)进行文档问答,通过结合LLM与外部数据源提高灵活性。 LangChain库被介绍为简化这一过程的工具,它涵盖了嵌入、向量存储和不同类型的检索问答链,如Stuff、Map-reduce、Refine和Map-rerank。文章通过示例展示了如何使用LLM从CSV文件中提取信息并以Markdown...
1. stuff模式:直接将所有文档合成一段文字 2. map_reduce模式:每个文档提取答案候选,最后整合答案 3. map_rerank模式:每个文档提取答案候选,通过LLM进行重新排序 4. refine模式:首先用LLM优化每个文档,然后进行上述处理 开发者只需选择合适模式,便可以搭建出问答链。 四种模式分别注重不同因素,如效率、质量等。 这...
Map-reduce chain：将文本映射为小块，分别总结后合并生成全文总结。Refine chain：将文本切块，逐块总结后递归生成全文总结。三种chains选型总结：较长文本优先使用 map-reduce 或 refine；chunk 数量少时，map-reduce 更可控；chunk 数量多时，优先使用 refine。本文目标是实现对智普AI接口封装，介绍三种...
也就是chain type方式，其实默认方式是stuff，除此之外还有map_reduce，refine, map_rerank等几种方式...
Map-reduce:独立处理文档块,然后进行汇总。 Refine:以迭代方式构建以前的答案。 Map-rerank:对每个文档进行评分,选择最高分。 小结 今天我们学习的是基于LangChain对文档进行问答,使用 LLM 对文档进行问答从未如此简单。使用 LangChain,您可以使用嵌入和向量存储等尖端技术来使您的 LLM 更加灵活和适应性强。无论您是...
今天我们将探索三种不同的总结技术，每种技术都使用 LangChain 独特的chain类型实现：这篇文章将指导您完成使用 LangChain 总结文档列表的过程，分解每种技术所涉及的步骤。stuff, map_reduce, and refine 无论您是经验丰富的开发人员还是刚刚开始了解自然语言处理，对于有兴趣使用 LangChain 探索文档摘要世界的人来说...
对各种不同的任务,LangChain 提供不同的 chain,如问答任务提供了 Question Answering Chain,文本摘要任务提供了 Summarization Chain,文本生成 SQL 任务提供了 SQL Chain,数学计算任务提供了LLMMath Chain 等,同时可以自定义 Chain,Chain 组件提供了不同的模型推理模式,包括 stuff、map_reduce、refine、map-rerank 等...
RefineDocumentsChain: 是通过迭代更新的方式获取答案。先处理第一个文档,作为 context 传递给 llm,获取中间结果 intermediate answer。然后将第一个文档的中间结果以及第二个文档发给 llm 进行处理,后续的文档类似处理。 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 ...