它们非常相似,RetrievalQA和RetrievalQAWithSourcesChain分别使用load_qa_chain和load_qa_with_sources_chain,唯一的区别是前两者将把所有嵌入都馈送到LLM中,而后两者只向LLM提供相关信息。我们可以使用前两个来首先提取相关信息,并仅将该信息提供给LLM。此外,前两个比后两个给了我们更多的灵活性。 下面的代码将演示...
在上面的代码片段中,我们用到的RetrievalQAWithSourcesChain是在langchain/chains/qa_with_source中定义的,我们要魔改的地方之一:from_chain_type定义在base.py中,有点无奈,直接copy整个RetrievalQAWithSourcesChain工厂链, 拷贝前,先建一个custom目录,把qa_with_sources整个文件夹代码拷贝到custom目录中,为了和原来的qa...
chain = RetrievalQAWithSourcesChain.from_chain_type(llm=llm, chain_type="stuff", reduce_k_below_max_tokens=True, + return_source_documents=True, retriever=docsearch.as_retriever(), chain_type_kwargs={"prompt": self.prompt_template}) {'question': '晩婚化について教えて', 'answer': '...
qa_chain = RetrievalQAWithSourcesChain.from_chain_type( llm, retriever=web_research_retriever ) 接收两个参数: llm:大模型 retriver:检索器 其源码定义如下: class RetrievalQAWithSourcesChain(BaseQAWithSourcesChain): """Question-answering with sources over an index.""" retriever: BaseRetriever = Fiel...
RetrievalQAWithSourcesChain is an extension of RetrievalQA that chained together multiple sources of information, providing context and transparency in constructing comprehensive answers. Load_qa_chain loads a pre-trained question-answering chain, specifying language model and chain type, suitable for appli...
自定义 prompt :通过在RetrievalQA.from_chain_type()方法中,指定chain_type_kwargs参数,而该参数:chain_type_kwargs = {"prompt": PROMPT} 返回源文档:通过RetrievalQA.from_chain_type()方法中指定:return_source_documents=True参数;也可以使用RetrievalQAWithSourceChain()方法,返回源文档的引用(坐标或者叫主键...
When I run the code with RetrievalQAWithSourcesChain changes, it prompt me the following error: openai.error.InvalidRequestError: This model's maximum context length is 4097 tokens, however you requested 4411 tokens (4155 in your prompt; 256 for the completion). Please reduce your prompt; or...
from langchain.chains.qa_with_sources.retrievalimportRetrievalQAWithSourcesChain #创建了一个RetrievalQAWithSourcesChain的实例,即一个检索型问答系统。该系统使用OpenAI的大型语言模型(设置了温度参数为0)进行问答,使用Retriever进行信息检索,并且设置了返回来源文档的选项。
Plain Text 收起 from langchain.chains import RetrievalQA from langchain.llms import OpenAI 然后,在通用设置中,让我们指定我们想要使用的文档加载程序。您可以在这里下载state_of_the_union.txt文件。 Plain Text 收起 from langchain.document_loaders import TextLoader loader = TextLoader('../...
"" llm = llm or OpenAI(temperature=0) # 默认使用OpenAI作为语言模型 retriever_kwargs = retriever_kwargs or {} # 提取器参数 chain = RetrievalQAWithSourcesChain.from_chain_type( llm, retriever=self.vectorstore.as_retriever(**retriever_kwargs), **kwargs ) return chain({chain.question_key: ...