为了在「外挂知识」这边增强 retrieval 效果,LangChain 引入了ParentDocumentRetriever ,所谓 Parent Document Retriever 其实就是进一步在 Document 和 Chunk 的大小之间做 trade-off,众所周知,chunk 的大小对最终交付的 RAG 效果至关重要,与其不停的在各种 size 的 chunk 大小之间上窜下跳的找最佳实践,不如路子玩儿...
托管提取和检索 API: 一个 API,允许您轻松地加载、处理和存储 RAG 应用程序的数据,并以任何语言使用它。由 LlamaHub 中的数据源(包括 LlamaParse)和数据存储集成提供支持。 什么是 LlamaParse? LlamaParse 是一种专有的解析服务,非常擅长将包含复杂表格的 PDF 解析为结构良好的 markdown 格式。 此服务以公开预览...
st.set_page_config("Chat PDF") st.header("基于 RAG 的 PDF 聊天") user_question = st.text_input("从 PDF 文件中提问") if user_question: user_input(user_question) with st.sidebar: pdf_doc = st.file_uploader("上传您的 PDF 文件并点击提交和处理按钮", accept_multiple_files=True) if s...
LangChain支持多种模型,包括RAG模型,并提供了易于使用的API,简化了模型部署和集成的复杂性。二、ChatPDF系统构建 1. 系统架构 ChatPDF系统主要由以下几个部分组成:PDF解析模块:负责将PDF文档转换为可搜索的文本格式。 信息检索模块:利用RAG模型的检索能力,在转换后的文本中查找相关信息。 内容生成模块:基于检索到的...
检索模块实现了检索增强生成(RAG),可以访问大模型训练数据之外的用户私有数据。检索步骤包括以下几步:加载数据、转换数据、创建或获取嵌入、存储嵌入和检索嵌入。LangChain拥有大约100个文档加载器,可以读取主要的文档格式,比如CSV、HTML、pdf、代码等。它可以使用不同的算法转换数据。LangChain集成了超过25个嵌入模型和超...
本文将为您介绍如何使用 LangChain、NestJS 和 Gemma 2 构建关于 PDF 格式 Angular 书籍的 RAG 应用。接着,HTMX 和 Handlebar 模板引擎将响应呈现为列表。应用使用 LangChain 及其内置的 PDF 加载器来加载 PDF 书籍,并将文档拆分为小块。然后,LangChain 使用 Gemini 嵌入文本模型将文档表示为向量,并将向量持久化...
推进企业内部RAG上线是难啃的骨头,而正确解析PDF等企业内部数据,为下一步embedding化、高效存储emb、灵活更新emb,又是这一堆难啃骨头里面的刺儿头,尤其是遇到文档中包含table,甚至这些table还是以image形式存在的,控制不好不仅仅容易把table里面的信息打散,掐头去尾的拿去embedding不仅仅得不到好的结果还容易对RAG产生...
本文将为您介绍如何使用 LangChain、NestJS 和 Gemma 2 构建关于 PDF 格式 Angular 书籍的 RAG 应用。接着,HTMX 和 Handlebar 模板引擎将响应呈现为列表。应用使用 LangChain 及其内置的 PDF 加载器来加载 PDF 书籍,并将文档拆分为小块。然后,LangChain 使用 Gemini 嵌入文本模型将文档表示为向量,并将向量持久化...
数据管理与处理:通过LangChain的数据管理功能,我们可以方便地加载、处理与存储PDF文档数据。 模型部署与调用:LangChain提供了模型部署与调用的接口,使得我们可以轻松地将RAG模型集成到ChatPDF系统中。 工作流构建与优化:利用LangChain的工作流构建功能,我们可以定义从PDF文档加载、文本提取、问题生成到答案生成的完整流程,...
syncfusion_flutter_pdf 成功完成此操作后,我们将为整个项目所需的所有服务创建一个抽象。我们把这个抽象类称为 LangchainService——在其中,我们将实现实现 RAG 技术所涉及的流程。因此,接下来,找到 lib/home/view_model 文件夹并在其中创建一个 langchain_service.dart 的 dart 文件。要执行抽象,请将以下代码添加...