https://medium.com/@thakermadhav/build-your-own-rag-with-mistral-7b-and-langchain-97d0c92fa146medium.com/@thakermadhav/build-your-own-rag-with-mistral-7b-and-langchain-97d0c92fa146 RAG的全称是Retrieval Augmented Generation,简单来说,RAG通过提供外部数据访问,帮助LLMs在生成响应时获取额外的上...
-探索“上下文感知分割器”,它保持原始`Document`中每个分割的位置(“上下文”):-[Markdown文件](https://python.langchain.com/docs/use_cases/question_answering/document-context-aware-QA)-[代码(py或js)](https://python.langchain.com/docs/use_cases/question_answering/docs/integrations/document_loaders/...
此处使用的版本为 langchain===0.0.349, openai===1.3.8, langgraph===0.0.26。 3.1 首先,让我们导入重要的内容并初始化LLM。这里使用的是OpenAI API,但你也可以使用其他LLM。 复制 fromtypingimportDict,TypedDict,Optionalfromlanggraph.graphimportStateGraph,ENDfromlangchain.vectorstoresimportChromafromlangchain...
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...
LangChain RAG的实际应用 LangChain的检索增强生成(RAG)技术在多个领域有着广泛的应用,尤其在问答系统中表现突出。以下是RAG技术的一些主要应用场景: 复杂问答系统:RAG技术能够处理那些需要深度知识和理解的复杂问题。例如,在一个涉及医学或法律的问答系统中,RAG能够从专业的数据源中检索信息,帮助语言模型生成更准确、更...
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...
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）...
LangChain4j 提供了“简单 RAG”功能,使你尽可能轻松使用 RAG。无需学习嵌入技术、选择向量存储、寻找合适的嵌入模型、了解如何解析和拆分文档等操作。只需指向你的文档,LangChain4j 就会自动处理! 若需定制化RAG,请跳到第五节 RAG API。 当然,这种“简单 RAG”的质量会比定制化 RAG 设置的质量低一些。然而,这是...