| StrOutputParser() ) rag_chain.invoke("What is Task Decomposition?") B站没了代码块之后代码可读性基本等于0,不想看这坨东西,给个官方的链接大家有兴趣直接点进链接看https://python.langchain.com/v0.2/docs/tutorials/rag/#retrieval-and-generation。 简单介绍一下这一段代码干了什么事, loader = Web...
存储[](https://python.langchain.com/docs/use_cases/question_answering/#step-3.-store"直达第三步。存储")现在我们已经在内存中有了66个文本块,我们需要将它们存储和索引,以便在我们的RAG应用程序中稍后进行搜索。这样做的最常见方式是嵌入每个文档分割的内容,并将这些嵌入上传到向量存储器中。 然后,当我们想...
LangChain中提供了RAG应用程序的所有构建模块。结构图如下: 1、文档加载器 文档加载器用来加载各种不同类型的文档。LangChain提供了100 多种不同的文档加载器,可以加载各种类型文档,包括:CSV、HTML、JSON、Markdown、PDF、DOC、XLS、图片、视频、音频等等。具体的文档加载器参考:https://python.langchain.com/docs/...
LangChain 为 RAG 应用程序提供了所有构建块,这包括几个关键模块。 文档加载器 Document Loaders 文档加载器的主要作用是将来自不同数据源的非结构化文本加载为文档对象。这些文档对象包含文本片段和相关元数据,例如简单文本文件、任意网页内容、甚至 YouTube 视频转录等。
输出解析器(Output parsers):处理 LLM 的输出 链(Chains):LangChain 的“LCEL 语法”覆盖了 Python 的“|”运算符 LangChain所取得的成就只是增加了代码的复杂性,而没有明显的好处。 此代码可能适用于早期原型。但对于生产使用,必须合理理解每个组件,这样它就不会在实际使用条件下意外地崩溃(blow up)。您...
在Python中构建GraphRAG系统,通常需要结合多个库和框架,如LangChain、Neo4j、OpenAI等。以下是一个简化的示例,展示了如何使用这些工具来构建基本的GraphRAG系统。 首先,确保安装了必要的Python库,包括LangChain及其相关依赖。然后,可以创建Neo4j图数...
LLM大模型的核心功能之一就是聊天对话(信息检索),RAG的使用必不可少!大致的流程是:用户的query先转成embedding,去向量数据库查询最接近的top K回答;然后这query + top K的回答 + 其他context一起进入LLM,让LLM整合上述所有的信息后给出最终的回复! 为了简
本部分使用 OpenAI LLM 结合 Weaviate 矢量数据库和 OpenAI 嵌入模型在 Python 中实现 RAG 管道。LangChain 用于编排。 先决条件 请确保已安装所需的 Python 包: langchain用于编排 openai用于嵌入模型和 LLM weaviate-client对于矢量数据库 #!pip install langchain openai weaviate-client ...
[doc.page_content for doc in reordered_docs] return "\n\n".join(doc_strings) rag_chain = ( {"context": vectordb.as_retriever() | format_docs, "question": RunnablePassthrough()} | qa_prompt | llm | StrOutputParser() ) rag_chain.invoke("What are the approaches to Task ...
rag-prompt") return prompt def get_chains(): llm = get_llm_ollama() prompt = get_prompt() docs = load_docs() retriever = getRetriever(docs) rag_chain = ( {"context": retriever | format_docs, "question": RunnablePassthrough()} | prompt | llm | StrOutputParser() ) out = rag_...