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...
有多种方法可以提高检索增强生成(RAG)的能力,其中一种方法称为查询扩展。我们这里主要介绍在Langchain中常用的3种方法。查询扩展技术涉及对用户的原始查询进行细化,以生成更全面和信息丰富的搜索。使用扩展后的查询将从向量数据库中获取更多相关文档。1、Step...
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...
更多用例: 【用例】通过LangChain框架,实践GenAI用例 ️ 1/ RAG问答概览 RAG问答指的是利用强大的大型语言模型(简称LLM)来打造复杂的问答(Q&A)聊天机器人。这类应用能够针对特定的信息源来回答问题,采用的核心技术就是检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,简称RAG)。那么,RAG到底是什么呢?简单来说,RAG是...
LangChain是一个专注于大模型应用开发的平台，它提供了一系列的组件和工具，帮助你轻松地构建RAG应用。LangChain提供了以下的组件来帮助你构建RAG应用：数据加载器（DocumentLoader）：数据加载器是一个对象，可以从一个数据源加载数据，并将其转换为文档（Document）对象。一个文档对象包含两个属性：page_content（str）...
LangChain有许多组件,旨在帮助构建Q&A应用程序,以及更普遍的RAG应用程序 二.概念 典型的 RAG 应用程序有两个主要组件: 索引:用于从源引入数据并为其编制索引的管道。这通常离线发生。 检索和生成:实际的 RAG 链,它在运行时接收用户查询并从索引中检索相关数据,然后将其传递给模型。
# 查询与“LangChain”相关的但不相似的doc对象docs = vector.max_marginal_relevance_search("LangChain")# 打印查询结果for doc in docs: print(doc)结语 CRUD只是操作向量数据库的基础手段，想要用好RAG必须在CRUD的基础上掌握语义检索的相关原理。比如文档拆分时需要按语义尽可能的拆分为小的单元，而在召回...
今天,就利用 langchain 和大家一起搭建一个最简单的 RAG 系统,一起来学习一下吧。 langchain 安装 目前,langchain 的版本已经更新到 0.1.X,建议使用最新的稳定版本,不然之前的代码会出现兼容性的问题。 Retrieval | ️ LangChain RAG 原理解析 RAG 的原理已经有很多文章都提到了,这里我们再...
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。
了解了RAG和LangChain之后，我们再来看看AI Agent的概念。Agent是一种可以自主感知环境、做出决策并执行...