RAG的架构如图中所示,简单来讲,RAG就是通过检索获取相关的知识并将其融入Prompt,让大模型能够参考相应的知识从而给出合理回答。因此,可以将RAG的核心理解为“检索+生成”,前者主要是利用向量数据库的高效存储和检索能力,召回目标知识;后者则是利用大模型和Prompt工程,将召回的知识合理利用,生成目标答案。 RAG架构 完整...
首先这里用 LangSmith 作为实验结果的分析平台,所以先去http://smith.langchain.com申请好 proj,生成好 key: importosos.environ['OPENAI_API_KEY']="your-openai-key"os.environ['LANGCHAIN_TRACING_V2']='true'os.environ['LANGCHAIN_ENDPOINT']='https://api.smith.langchain.com'os.environ['LANGCHAIN_...
你也可以使用LangSmith来调试和优化你的RAG应用,发现和解决潜在的问题和瓶颈。 LangChain和RAG的结合可以应用于多种场景,例如: 专业问答(Professional Question Answering):你可以使用LangChain和RAG来构建一个专业领域的问答应用,例如医疗、法律或金融。你可以从专业领域的数据源中检索相关的信息,帮助大模型回答用户的...
自动合并检索方法,实现方法源自Llamaindex所封装的自动合并检索,但RAG全流程需要制定一套准确的规范,因此在用户文档完成读取和切片工作后,所得到的Langchain格式的Document对象需转化为Llamaindex定义的Document对象,便可通过Llamaindex的自定义算法自动划分整个切片列表的子节点和父节点,最后鉴于规范再重新转化为Langchain格式...
LangChain具有一些专门设计来帮助构建RAG应用程序的组件。为了熟悉这些组件,我们将在一个文本数据源上构建一个简单的问答应用程序。具体而言,我们将在Lilian Weng的LLM Powered Autonomous Agents[5]博文上构建一个QA机器人。在此过程中,我们将介绍一个典型的QA架构,讨论相关的LangChain组件,并突出更高级的QA技术的其他...
本文学习 LangChain 中的 数据连接(Retrieval) 模块。该模块提供文档加载、切分,向量存储、检索等操作的封装。最后,结合RAG基本流程、LangChain Prompt模板和输入输出模块,我们将利用LangChain实现RAG的基本流程。 0. 模块介绍 在前面文章中我们已经讲了大模型存在的缺陷:数据不实时,缺少垂直领域数...
RAG 过程分为两个不同阶段:索引和检索。LangChain4j 提供用于两个阶段的工具。 2.1 索引 文档会进行预处理,以便在检索阶段实现高效搜索。 该过程可能因使用的信息检索方法而有所不同。对向量搜索,通常包括清理文档,利用附加数据和元数据对其进行增强,将其拆分为较小的片段(即“分块”),对这些片段进行嵌入,最后将...
RAG 过程分为两个不同阶段:索引和检索。LangChain4j 提供用于两个阶段的工具。 2.1 索引 文档会进行预处理,以便在检索阶段实现高效搜索。 该过程可能因使用的信息检索方法而有所不同。对向量搜索,通常包括清理文档,利用附加数据和元数据对其进行增强,将其拆分为较小的片段(即“分块”),对这些片段进行嵌入,最后将...
由人工智慧驅動的查詢解決系統可確保快速、準確和可擴充套件的響應。它的工作原理是利用檢索增強生成(RAG)技術檢索相關資訊並生成精確的答案。在本文中,我將與大家分享我使用LangChain、ChromaDB 和 CrewAI 構建基於 RAG 的查詢解析系統的歷程。
使用LangChain构建RAG应用的流程可以分为以下几个步骤:加载数据:使用数据加载器从指定的数据源加载数据。 分割文档:使用文本分割器将加载的文档对象分割成较小的文档对象。 生成嵌入:将分割后的文档对象转换为嵌入,并存储到向量存储器中。 创建检索器:根据用户输入创建检索器,以便根据查询检索相关的文档对象。 生成输出...