在上面的代码中我们定义了一个LLMChainExtractor,它是一个压缩器,它负责从向量数据库返回的文档块中提取相关信息,然后我们还定义了ContextualCompressionRetriever,它有两个参数:base_compressor和base_retriever,其中base_compressor为我们前面定义的LLMChainExtractor的实例,base_retriever为早前定义的vectordb产生的检索器。...
1.2.1 WebResearchRetriever 首先是代码中最重要的一个封装类:WebResearchRetriever。 它的使用方式如下: # Initialize web_research_retriever = WebResearchRetriever.from_llm( vectorstore=vectorstore, llm=llm, search=search ) 接收三个主要参数: 向量数据库:用来存储网页数据 llm 检索引擎,这里的检索引擎 必须...
from langchain_core.runnables import ConfigurableField # 配置FAISS检索器 faiss_retriever = faiss_vectorstore.as_retriever( search_kwargs={"k": 2} ).configurable_fields( search_kwargs=ConfigurableField( id="search_kwargs_faiss", name="Search Kwargs", description="The search kwargs to use",...
Please note that you also need to make sure that thesearch_toolmethod and any other method that usesasyncioinside_get_relevant_documentsare also defined as asynchronous and useawaitwhen called. Additionally, there is a similar solved issue in the LangChain repository:Web Research Retriever error, ...
webSearchEngine(googleSearchEngine) .maxResults(3) .build(); 完整示例这里。 6.6.3 SQL 数据库内容检索器 SqlDatabaseContentRetriever 是ContentRetriever 的实验性实现,位于 langchain4j-experimental-sql 模块中。 它使用 DataSource 和LLM为给定的自然语言 Query 生成并执行 SQL 查询。 有关更多信息,请参阅...
我们之前做的所有RAG实践以及LangChain实践,用到向量数据库时,都是临时创建一个向量数据库,然后将加载到的数据写入这个临时的数据库中。最后将临时的数据库作为Retriever去检索。当程序运行结束后,这个数据就被消灭了,下一次运行该程序,又得去拉一遍数据,切分一遍,创建一遍,灌入一遍数据。
Retriever接口用于根据非结构化的查询获取文档,一般情况下是文档存储在向量数据库中。可以调用 get_relevant_documents 方法来检索与查询相关的文档。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 from langchainimportFAISSfrom langchain.document_loadersimportWebBaseLoader ...
Langchain Multi Query Retriever https://python.langchain.com/docs/modules/data_connection/ret... 多步查询是一种使用LLM从第一个查询生成更多查询的技术。这种技术试图解决用户提示不是那么具体的情况。这些生成的查询将用于在矢量数据库中查找文档。
"retriever": "zhipuwebsearch" #召回模式选择 zhipuwebsearch --- } ``` **Ⅱ. 开启 AI+SearXNG** ```shell { ... "llm": "zhipuai", #可选:默认openai,可选zhipuai "retriever": "searx" #可选:默认searx } ``` 注意: `llm` 选择zhipuai, 建议后台配置`embedding mode`也选择 zhipuai #...
retriever = SelfQueryRetriever( query_constructor=query_constructor, vectorstore=vectorstore, structured_query_translator=PineconeTranslator(), search_kwargs={'k': 10} ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15.