-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...
package cn.darrenchan.hadoop.mr.areapartition; import java.util.HashMap; import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner; public class AreaPartitioner<KEY, VALUE> extends Partitioner<KEY, VALUE>{ private static HashMap<String,Integer> areaMap = new HashMap<>(); /** * 这里只是提前设定了一下,...
LLM 更多的呼叫StuffDocumentsChain。这些调用也不是独立的,这意味着它们不能像MapReduceDocumentsChain。文档的排序也有一些潜在的依赖性。 Map-Rerank 这种方法涉及对每个数据块运行一个初始提示,它不仅会尝试完成一项任务,还会给出答案的确定性分数。然后根据这个分数对响应进行排序,并返回最高分。 优点:与MapReduceD...
combine them into a single document, and ask AI to summarize it. Fortunately, I don’t have to write the code because such behavior is implemented by MapReduceChain. In the next example, I write a prompt and pass a text splitter to chunk the document. As a result,...
# 设置 lang chain# 使用 map_reduce的chain_type，这样可以将多个文档合并成一个chain=load_summarize_...
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""" from langchain.chains import MapReduceDocumentsChain, ReduceDocumentsChain ...
MapReduceDocumentsChain：这是一个更复杂的链，用于管理和执行文档摘要的map-reduce过程。它由多个参数...
langchain mapreducedocumentschain 使用 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,...
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...