LangChain 是一个围绕大语言模型应用而开发的开源框架，可以将 LLM 模型、向量数据 库、交互层 Prompt、外部知识、外部工具整合到一起，允许用户围绕大语言模型快速建 立管道和应用程序，直接与 ChatGPT 或 Huggingface 中的其他 LLM 相连，从而在一定程度 上弥补模型本身的缺陷，提升用户的使用效率。 对于投研实际应...
在获取大语言模型和检索器后,我们需要将这两个组件连接为链: defcreate_retriever_chain(llm:BaseLanguageModel,retriever:BaseRetriever)->Runnable:# 从模板创建重新表达问题的提示CONDENSE_QUESTION_PROMPT=PromptTemplate.from_template(REPHRASE_TEMPLATE)# 创建重新表达问题的执行链,包含 CONDENSE_QUESTION_PROMPT、llm ...
在知名的 langchain-ChatGLM 项目中,作者实现了一个可以基于本地知识库检索结果生成 Prompt Template 的Agent - LocalDocQA, 源码如下: class LocalDocQA: llm: BaseAnswer = None embeddings: object = None top_k: int = VECTOR_SEARCH_TOP_K chunk_size: int = CHUNK_SIZE chunk_conent: bool = True ...
PROMPT_TEMPLATE = """基于以下已知信息,简洁和专业的来回答用户的问题,问题是"{question}"。如果无法从中得到答案,请说 "根据已知信息无法回答该问题" 或 "没有提供足够的相关信息",不允许在答案中添加编造成分,答案请使用中文。已知内容如下: {context} """ PROMPT_TEMPLATE = """已知信息在下方"="包裹的...
(14)将prompt输入到LLM得到答案 以上只是简单的步骤流程,实际应用中每一步都会有遇到很多问题,比如文本格式如何加载;文本如何分割才能尽可能少的不分开紧密相关上下文;embedding算法的选取;关于提问信息的相关上下文的召回和排序问题;提示模板的形式;大模型的选取等等等等。本文只是尝鲜搭建整套流程,所以不探索这些问题。
Prompt:提示词管理、优化和序列化。 Memory:内存是指在链/代理调用之间持续存在的状态。 Indexes:当语言模型与特定于应用程序的数据相结合时,会变得更加强大-此模块包含用于加载、查询和更新外部数据的接口和集成。 Chain:链是结构化的调用序列(对LLM或其他实用程序)。
基础大模型训练:基础大模型构建了长文本的建模能力,使得模型具有语言生成能力,根据输入的提示词(Prompt),模型可以生成文本补全句子 指令微调:将大量各类型任务,统一为生成式自然语言理解框架,并构造训练语料进行微调 类人对齐:进一步优化模型,使其可以生成更加贴近人类习惯的文本内容 1.4 大语言模型的训练要求 大量的数据...
GLM4和GLM3-turbo经过Prompt实测能达到我们智能摘要要求 (这项测试后面再进行分享)。接下来就是要集成进应用,目前大模型的应用开发框架,Langchain无疑是最热的一个。 LangChain经过23年一年的开发,1月初发布了v0.1.0第一个稳定版本,将Langchain划分为三块...
⛓️ 本项目实现原理如下图所示,过程包括加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的 top k个 -> 匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到 prompt中 -> 提交给 LLM生成回答。 û收藏 58 6 ñ44 评论 o p 同时转发到我的...
LangGPT:一句话创建高质量提示词prompt模版,1、人人都可以成为提示词专家,2、结合pezzo解决构建AI Agent提示词模版难及版本管理问题 2万 11 24:42 App RAGFlow:采用OCR和深度文档理解结合的新一代 RAG 引擎,具备深度文档理解、引用来源等能力,大大提升知识库RAG的召回率降低幻觉 1527 -- 17:12 App 【独家】如...