1. stuff模式:直接将所有文档合成一段文字 2. map_reduce模式:每个文档提取答案候选,最后整合答案 3. map_rerank模式:每个文档提取答案候选,通过LLM进行重新排序 4. refine模式:首先用LLM优化每个文档,然后进行上述处理 开发者只需选择合适模式,便可以搭建出问答链。 四种模式分别注重不同因素,如效率、质量等。 这...
本文的目标主要是两个,一个是实现对zhipuai接口进行封装以满足langchain中chain的使用规范,第二个是以summarization为案例给大家介绍了三种chain,stuff, map-reduce 和 refine。碍于篇幅影响,本文暂且没有对于三种chain进行调优。下一章小编暂且拟定是对三种chain进行调优,亦或者是关于其他langchain的主要模块例如output-...
今天我们将探索三种不同的总结技术，每种技术都使用 LangChain 独特的chain类型实现：这篇文章将指导您完成使用 LangChain 总结文档列表的过程，分解每种技术所涉及的步骤。stuff, map_reduce, and refine 无论您是经验丰富的开发人员还是刚刚开始了解自然语言处理，对于有兴趣使用 LangChain 探索文档摘要世界的人来说...
Langchain实战场景：Summarization 长文总结是常见应用之一。介绍三种langchain支持的长文本总结chain：Stuff、map-reduce 和 refine。展示如何用三种方式总结四篇文章的实践效果。Stuff chain：全文直接输入大模型，加上“总结上文”实现全文总结。Map-reduce chain：将文本映射为小块，分别总结后合并生成全文总...
Stuff:将所有文档合并到一个提示符中(在上面的示例中使用)。 Map-reduce:独立处理文档块,然后进行汇总。 Refine:以迭代方式构建以前的答案。 Map-rerank:对每个文档进行评分,选择最高分。 小结 今天我们学习的是基于LangChain对文档进行问答,使用 LLM 对文档进行问答从未如此简单。使用 LangChain,您可以使用嵌入和向...
应用开发:文本自动摘要Stuff方式 17:43 应用开发:文本自动摘要MapReduce(一) 16:15 应用开发:文本自动摘要MapReduce(二) 20:41 应用开发:文本自动摘要Refine方式 11:08 国产大模型:智普GLM大模型介绍 19:00 国产大模型:GLM-4大模型的开发环境介绍 12:44 国产大模型:GLM-4大模型的调用方式 19:08 ...
Langchain-文本自动摘要Stuff方式 17:43 Langchain-文本自动摘要MapReduce(一) 16:15 Langchain-文本自动摘要MapReduce(二) 20:41 Langchain-文本自动摘要Refine方式 11:08 AI算法-数据结构和算法的初体验 14:21 AI算法-什么是算法? 10:19 AI算法-算法的时间频度 18:13 AI算法-算法的时间复杂度 ...
stuff: 这种最简单粗暴,会把所有的 document 一次全部传给 llm 模型进行总结。如果document很多的话,势必会报超出最大 token 限制的错,所以总结文本的时候一般不会选中这个。 map_reduce: 这个方式会先将每个 document 进行总结,最后将所有 document 总结出的结果再进行一次总结。
stuff: 这种最简单粗暴,会把所有的 document 一次全部传给 llm 模型进行总结。如果 document 很多的话,势必会报超出最大 token 限制的错,所以总结文本的时候一般不会选中这个。 map_reduce: 这个方式会先将每个 document 进行总结,最后将所有 document 总结出的结果再进行一次总结。
StuffDocumentsChain RefineDocumentsChain MapReduceDocumentsChain MapRerankDocumentsChain 四、Agent代理 Agents可以看做是一个智能化的流程封装。它基于LLM的CoT能力,动态串联多个Tool或Chain,完成对复杂问题的自动推导和执行解决。 Tool可以认为是Agent中每个单独功能的封装,这些功能可以由...