createExtractionChainFromZod:从输入文本和所需信息的模式中提取结构化信息。 MultiPromptChain:基于 RouterChain,从多个 prompt 中选择合适的一个,比如定义多个老师的提示。 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 }...
具体来说,使用 MultiPromptChain 创建一个问答链,选择与给定问题最相关的提示,然后使用该提示回答问题。 Dynamically selecting from multiple retrievers使用RouterChain 范例创建一条动态选择要使用的检索系统的链。具体来说,使用 MultiRetrievalQAChain 创建一个问答链,选择与给定问题最相关的检索 QA 链,然后使用它回答...
createExtractionChainFromZod:从输入文本和所需信息的模式中提取结构化信息。 MultiPromptChain:基于RouterChain,从多个prompt中选择合适的一个,比如定义多个老师的提示。 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 ...
RetrievalQA介绍 RetrievalQA也是一种Chain,它的作用是“先检索,后生成”,即检索增强生成。 RetrievalQA由 retriever 和 combine_documents_chain 组成。combine_documents_chain 由 document_prompt 和 llm_ch…
Hi, Im trying to implement MultiRetrievalQAChain which works as expected without the option returnSourceDocuments but as I need source documents to further generate referral links or to analyse what has been retrieved, Im unable to do so...
langchain的retrievalqa方法首先通过检索阶段来获取与问题相关的答案候选集。该方法利用先进的语义检索技术,将问题转化为语义向量表示,并与语料库中的候选答案进行匹配。通过匹配度的评估,langchain能够高效地检索出问题的相关答案。 在第二阶段,langchain的retrievalqa方法使用提取法来获取最终的答案。该方法通过对候选答案...
我想结合ConversationalRetrievalQAChain- 例如 - SerpAPILangChain 中的工具。我用来ConversationalRetrievalQAChain搜索使用 OpenAI 嵌入 API 和本地 Chroma 矢量数据库摄取的产品 PDF。这很好用。但是,产品 PDF 没有最新的定价信息。所以当用户询问定价信息时,我希望LangChain使用该SerpAPI工具来谷歌搜索价格。我有两个...
4)自定义QA的prompt,通过RetrievalQA回答相关的问题 from langchain.chains import RetrievalQA from langchain.document_loaders import WebBaseLoader from langchain.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbeddings from langchain.prompts import PromptTemplate ...
4)自定义QA的prompt,通过RetrievalQA回答相关的问题 from langchain.chains import RetrievalQA from langchain.document_loaders import WebBaseLoader from langchain.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbeddings from langchain.prompts import PromptTemplate ...
导读随着LLM的技术发展,其在业务上的应用越来越关键,通过LangChain大大降低了LLM应用开发的门槛。本文通过介绍LangChain是什么,LangChain的核心组件以及LangChain在实际场景下的使用方式,希望帮助大家能快速上手LLM应用的开发。