LangChain是一个用于开发LLM应用的开源框架，旨在帮助开发者更轻松地构建由大语言模型驱动的应用程序。RAG...
我们使用 create_retrieval_chain 构建最终的 rag_chain。该链按顺序应用 history_aware_retriever 和 question_answer_chain,保留中间输出,例如检索到的上下文,以便于使用。它的输入键为 input 和 chat_history,输出中包括 input、chat_history、context 和 answer。 from langchain.chains import create_retrieval_chain...
一个典型的 RAG 应用有两个主要组件:索引化:从来源中摄取数据并进行索引的流程。 通常在离线状态下进行。 检索和生成:实际的RAG链,在运行时接收用户查询并从索引中检索相关数据,然后将其传递给模型。 从原始数据到答案的最常见完整序列如下: 索引化[9]" 1.加载:首先,我们需要加载数据。我们将使用DocumentLoaders[...
有多种方法可以提高检索增强生成(RAG)的能力,其中一种方法称为查询扩展。我们这里主要介绍在Langchain中常用的3种方法。查询扩展技术涉及对用户的原始查询进行细化,以生成更全面和信息丰富的搜索。使用扩展后的查询将从向量数据库中获取更多相关文档。1、Step...
本篇文章将基于LangChain实现三种高级检索方法,句子窗口检索和自动合并检索旨在改善RAG流程的召回过程中存在的信息残缺的问题,而多路召回检索则保证了在多个文档中检索召回的准确性。 二、先验知识 ●RAG简要流程 加载文档——切分划片——嵌入为向量表示——存入数据库 ...
LangChain是一个为各种大型语言模型应用提供通用接口的框架,它简化了RAG应用的开发流程。以下是LangChain在RAG中的具体应用:模块化构建: LangChain提供了一套模块化的构建块和组件,便于集成到第三方服务中。 开发者可以使用LangChain快速构建RAG应用,无需从头开始编写代码。 数据连接与处理: LangChain支持与多种数据源...
一、什么是RAG? RAG的架构如图中所示,简单来讲,RAG就是通过检索获取相关的知识并将其融入Prompt,让大模型能够参考相应的知识从而给出合理回答。因此,可以将RAG的核心理解为“检索+生成”,前者主要是利用向量数据库的高效存储和检索能力,召回目标知识;后者则是利用大
LangChain是一个专注于大模型应用开发的平台，它提供了一系列的组件和工具，帮助你轻松地构建RAG应用。LangChain提供了以下的组件来帮助你构建RAG应用：数据加载器（DocumentLoader）：数据加载器是一个对象，可以从一个数据源加载数据，并将其转换为文档（Document）对象。一个文档对象包含两个属性：page_content（str）...
有多种方法可以提高检索增强生成(RAG)的能力,其中一种方法称为查询扩展。我们这里主要介绍在Langchain中常用的3种方法 查询扩展技术涉及对用户的原始查询进行细化,以生成更全面和信息丰富的搜索。使用扩展后的查询将从向量数据库中获取更多相关文档。 1、Step Back Prompting ...
在LLM的实际应用场景中,经常会需要用到特定领域用户的数据,但这些数据不属于模型训练集的一部分,要实现这一需求,最好的方法是通过检索增强生成(RAG)。在用户提问时,先检索特定的外部数据,把检索结果作为上下文传递给LLM,以便大模型返回更精准的结果。今天我们就带大家了解下在LangChain里RAG的使用,结合智谱AI GLM4...