) # RAG chain = load_qa_with_sources_chain(llm=llm, chain_type="refine", return_intermediate_steps=True) res = chain.invoke({"input_documents": vec_res, "question": query}, return_only_outputs=True) print(res) 参考文档 LangChain 百度千帆大模型平台 Milvus...
Neo4j 向量检索已成为检索增强生成 (RAG) 应用程序领域的关键工具,特别是在处理结构化和非结构化数据方面。LangChain 库是构建大型语言模型 (LLM) 应用程序的重要框架。 这种集成有助于将数据有效地摄取到 Neo4j Vector Index 中,简化了 RAG 应用程序中的数据摄取和查询,并能够构建有效的 RAG 应用程序,通过利用结构...
GenAI——LLM结合图谱RAG和LangChain实战指南 发布于 2023-12-29 19:01:38 4.1K10 代码可运行 文章被收录于专栏:山行AI GenAI Stack GenAI 栈将帮助你迅速开始构建自己的GenAI应用。演示应用可以作为灵感来源或起点。在技术博客文章[19]中了解更多详情。
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...
Result<String> result = assistant.chat("如何使用 LangChain4j 实现简单 RAG?");Stringanswer=result.content(); List<Content> sources = result.sources(); 流式传输时,可用onRetrieved()指定一个Consumer<List<Content>>: interfaceAssistant{ TokenStreamchat(String userMessage); ...
在深入技术实现前,需要理解RAG技术的核心价值。传统语言模型如GPT-4尽管功能强大,但其知识库受限于训练数据,无法有效访问新增信息或特定领域文档。 RAG技术通过融合两个关键功能模块解决了这一局限: 检索系统:从文档集合中精确定位相关信息 生成机制:基于检索到的上下文信息生成准确、相关的响应 ...
基于原生的RAG 在原生的 RAG 中,用户会被输入到 RAG 管道中,该管道会执行检索、重排序、合成并生成响应。 什么是代理检索增强(Agentic RAG)? 代理式RAG是一种基于代理的方法,用于以协调的方式在多个文档上执行问答。可以比较不同的文档,总结特定的文档或比较多个摘要。代理式RAG是一种灵活的问答方法和框架。
简介: 【AI大模型应用开发】【LangChain系列】实战案例3:深入LangChain源码,你不知道的WebResearchRetriever与RAG联合之力 大家好,我是同学小张,日常分享AI知识和实战案例 欢迎点赞+ 关注 👏,持续学习,持续干货输出。 一起交流💬,一起进步💪。 微信公众号也可搜【同学小张】 🙏 本站文章一览: 上篇文章...
RAG 过程分为两个不同阶段:索引和检索。LangChain4j 提供用于两个阶段的工具。 2.1 索引 文档会进行预处理,以便在检索阶段实现高效搜索。 该过程可能因使用的信息检索方法而有所不同。对向量搜索,通常包括清理文档,利用附加数据和元数据对其进行增强,将其拆分为较小的片段(即“分块”),对这些片段进行嵌入,最后将...
RAG(检索增强生成)通过从数据源中检索信息,以补充提供给语言模型的提示,为模型提供所需的背景信息以生成准确的响应。RAG 涉及几个步骤: 提示: 用户向聊天机器人提供提示,描述他们对输出的期望。 研究:执行上下文搜索,并从各种数据源中检索相关信息。这可能涉及查询数据库,基于关键字搜索索引文档,或调用 API 从外部源...