-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...
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) 为提升问答...
Map 阶段的输出是一系列中间结果。这些中间结果会被传递到 Reduce 阶段。Reduce 阶段负责对中间结果进行汇总和整合。通过 Map 阶段的并行处理,提高了处理效率。而 Reduce 阶段则确保了最终结果的一致性和完整性。LangChain 巧妙地运用这种原理处理大规模数据。 Map 阶段可以灵活配置处理逻辑。并且支持多种数据类型的处理...
前两个参数是Map的Key和Value,numPartitions为Reduce的个数。 2、自定义reducer task的并发任务数,使得多个reduce同时工作。 项目目录如下: AreaPartition.java: package cn.darrenchan.hadoop.mr.areapartition; import java.util.HashMap; import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner; public class AreaPartitione...
Map-reduce Chain 主要用于 summary 的场景,针对那些超长的文档,首先我们通过前面提到过的 TextSpliter 按一定规则分割文档为更小的 Chunks(通常使用 RecursiveCharacterTextSplitter,如果 Document 是结构化的可以考虑使用指定的 TextSpliter),然后对每个分割的部分执行”map-chain”,收集全部”map-chain”的输出后,再执行...
这个强大的工具使用每个数据块上的初始提示来生成仅基于文档该部分的摘要或答案。MapReduceDocumentsChain通过运行不同的提示来组合所有初始输出，为整个文档创建全面而连贯的摘要或答案。而且，通过在 LangChain 中的实现，这种方法可以轻松处理最大和最复杂的文档。from langchain.chains.summarize import load_summarize_...
langchain是一种基于MapReduce框架的分布式计算模型,用于处理大规模数据集。它的设计目标是提供高效的数据处理能力,并且易于使用和扩展。在本文中,我们将介绍如何使用langchain来处理文档链。 文档链是一种将多个文档链接在一起的数据结构。它可以用于处理需要顺序访问的文档集合,例如处理日志文件或时间序列数据。使用lang...
LangChain 支持使用 LLMs 处理文档的 Map Reduce 方法,以实现文档的高效处理和分析。当阅读大型文本并将其拆分为适合 LLM 令牌上下文长度的文档(块)时,可以将链逐个应用于每个文档,然后将输出组合成一个文档。核心主张是 Map Reduce 过程涉及两个步骤: 映射步骤——将 LLM 链分别应用于每个文档,将输出视为新文档...
Map-reduce Chain 主要用于 summary 的场景,针对那些超长的文档,首先我们通过前面提到过的 TextSpliter 按一定规则分割文档为更小的 Chunks(通常使用 RecursiveCharacterTextSplitter,如果 Document 是结构化的可以考虑使用指定的 TextSpliter),然后对每个分割的部分执行”map-chain”,收集全部”map-chain”的输出后,再执行...
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格式展示 [toc] 在机器学习和自然语言处理的快速发展中,大型语言模型是处理各种任务的非常有用的工具。其中一项引起人们...