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...
因此当我们需要总结篇幅比较长的文本时,stuff chain可能不是最优解。接下来就要为大家引入后面两种chain。 Map-reduce chain map-reduce字面上可以拆成map 和 reduce两个部分,实际上是三个部分:map, reduce, combine. 第一步,我们将长文本映射(map)成不同的小文本块(chunks), 然后我们对每一个小块进行总结,也...
之后,就可以切换到LangSmith平台,找到刚刚运行的RetrievalQA,查看输入、输出以及调用链了: 可以看到,MapReduceDocumentChain中涉及到了对语言模型的四次独立调用,点击其中一个,就可以看到每个文档的具体输入和输出: 并且,可以看到,它们在最后的链中被合并为了StuffDocumentChain,也即把所有结果放到了最终调用中。点击进入...
LangChain针对不同场景提供多种链式: 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。
可以提取更相关的上下文，可能比MapReduceDocumentsChain损失更小。7.6.3、缺点 需要比StuffDocumentsChain更多的LLM调用。这些调用也不是独立的，意味着它们不能像MapReduceDocumentsChain那样并行。还可能存在一些对文档排序的潜在依赖关系。八、总结 LangChain可以应用在任何需要阅读和理解文档的场景，比如：学习：你可以...
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...
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...
from_chain_type(llm=llm, chain_type="stuff", retriever=docsearch.as_retriever()) 代码语言:javascript 复制 query = "What function do I use if I want to find the most similar item in a list of items?" output = qa.run(query) 代码语言:javascript 复制 print (output) 代码语言:...
# 设置 lang chain# 使用 map_reduce的chain_type，这样可以将多个文档合并成一个chain=load_summarize_...
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。