而要是想仅用自有知识库来训练出LLMs又是不可能的，这个时候最好的方法就是利用LangChain的模块来改善LLM的使用，通过输入自己的知识库来“定制化”自己的LLM。Question Answering over specific documents是一个写在LangChain主页的主推功能。翻译过来就是 基于特定文档的问答 。1.准备自定义数据 准备好需要LLM学习的...
在这个prompt中的{context}变量中会保存检索器搜索出来的相关文档的内容,而{question}变量保存的是用户的问题。 下面我们来测试一下加入了prompt的RetrievalQA的返回结果,不过首先我们还是需要重新定义一个RetrievalQA,并将prompt作为参数传给它,同时设置return_source_documents=True,这样RetrievalQA在回答问题的时候会同时...
2,文档问答(Question and Answering Over Documents): 使用文档作为上下文信息,基于文档内容进行问答。 3,信息抽取(Extraction): 从文本内容中抽取结构化的内容。 4,结果评估(Evaluation): 分析并评估LLM输出的结果的好坏。 5,数据库问答(Querying Tabular Data): 从数据库/类数据库内容中抽取数据信息。 6,代码理解...
而要是想仅用自有知识库来训练出LLMs又是不可能的,这个时候最好的方法就是利用LangChain的模块来改善LLM的使用,通过输入自己的知识库来“定制化”自己的LLM。 Question Answering over specific documents是一个写在LangChain主页的主推功能。翻译过来就是 基于特定文档的问答 。 1.准备自定义数据 准备好需要LLM学习...
Question Answering over specific documents是一个写在LangChain主页的主推功能。翻译过来就是 基于特定文档的问答 。 1.准备自定义数据 准备好需要LLM学习的内容,它可以是一个纯文本文件或者其他类型的文本(不同类型的文本需要不同的文档加载器)。 2.拆分文档 ...
二,文档问答(QA based Documents) 为了确保LLM能够执行QA任务 需要向LLM传递能够让他参考的上下文信息 需要向LLM准确地传达我们的问题 1,短文本问答 # 概括来说,使用文档作为上下文进行QA系统的构建过程类似于 llm(your context + your question) = your answer # Simple Q&A Example from langchain.llms import ...
Question Answering over specific documents是一个写在LangChain主页的主推功能。翻译过来就是 基于特定文档的问答 。 1.准备自定义数据 准备好需要LLM学习的内容,它可以是一个纯文本文件或者其他类型的文本(不同类型的文本需要不同的文档加载器)。 2.拆分文档 ...
2,文档问答(Question and Answering Over Documents): 使用文档作为上下文信息,基于文档内容进行问答。 3,信息抽取(Extraction): 从文本内容中抽取结构化的内容。 4,结果评估(Evaluation): 分析并评估LLM输出的结果的好坏。 5,数据库问答(Querying Tabular Data): 从数据库/类数据库内容中抽取数据信息。 6,代码理解...
LangChain makes it easy to perform question-answering of those documents. Picture feeding a PDF or maybe multiple PDF files to a machine and then asking it questions about those files. This could be useful, for example, if you have to prepare for a test and wish to ask the machine about...
Question answering over documents consists of four steps: 1) Create an index 2) Create a Retriever from that index 3) Create a question-answering chain 4) Ask questions! Note: By default, LangChain uses Chroma as the vectorstore to index and search embeddings. To walk through this tutorial...