3.1 导入 langchain4j-easy-rag 依赖 代码语言:xml AI代码解释 <dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-easy-rag</artifactId> <version>0.34.0</version> </dependency> 3.2 加载文档 代码语言:java AI代码解释 List<Document> documents = FileSystemDocumentLoader.loadDocu...
3.1 导入langchain4j-easy-rag依赖 <dependency><groupId>dev.langchain4j</groupId><artifactId>langchain4j-easy-rag</artifactId><version>0.34.0</version></dependency> 3.2 加载文档 List<Document> documents = FileSystemDocumentLoader.loadDocuments("/home/langchain4j/documentation"); 这将加载指定目录...
在这个示例中,我们使用了LangChain4j的Easy-Rag功能来简化RAG的实现过程。通过加载文档、创建助手和开始对话,我们就能轻松地使用RAG技术来提高LLM的性能。三、RAG APIs详解 除了Easy-Rag功能外,LangChain4j还提供了丰富的RAG APIs,供开发者进行更深入的定制和优化。RetrievalQA:用于构建RAG程序,并返回包含查询、结果和...
The easiest way to get started with RAG using LangChain4j is through the "Easy RAG" feature. This eliminates the need to configure embeddings, vector stores, or document parsing yourself. **2. Dependencies** Import the `langchain4j-easy-rag` dependency: <dependency> <groupId>dev.langchain4j...
所谓naive就是我们不会使用任何高级的RAG技术,Easy RAG使用了EmbeddingStoreIngestor来隐藏了文档解析、分割、嵌入、嵌入存储,Naive RAG亦可使用。Naive RAG使用EmbeddingStoreContentRetriever.builder()进行查询相关的定制(Easy RAG直接使用EmbeddingStoreContentRetriever.from(embeddingStore)),startConversationWith的整个流程如下...
本文深入探讨了LangChain4j系列中的Easy-Rag功能,通过具体示例展示了其应用实践,并对RAG APIs进行了详细解读,帮助读者更好地理解和应用这一技术。
LangChain4j 提供三种风格的 RAG: Easy RAG:开始使用 RAG 的最简单方法。 Naive RAG:使用向量搜索的 RAG 的基本实现。 高级RAG:一个模块化的 RAG 框架,允许执行其他步骤,例如 查询转换、从多个源检索和重新排名。 LangChain4j 提供了丰富的 API,让您轻松构建自定义 RAG 管道。
Apache Tika 库被用于检测文档类型并解析它们。由于我们没有显式指定使用哪个DocumentParser,因此FileSystemDocumentLoader将加载ApacheTikaDocumentParser,该解析器由langchain4j-easy-rag依赖通过 SPI 提供。 咋自定义加载文档? 若想加载所有子目录中的文档,可用loadDocumentsRecursively: ...
LangChain4j 提供了一个名为Easy RAG的依赖项。它提供了两种来源:文件和 URL,并且有一个内存中的嵌入存储。通常情况下,你会离线创建索引并将嵌入存储在常规的数据库中,而我们则会在启动时将这些嵌入存储在内存中。这对于我们原型设计的目的来说已经足够了。
LLM 的知识仅限于其训练数据。如希望使 LLM 了解特定领域的知识或专有数据,可:使用本节介绍的 RAG使用你的数据对 LLM 进行微调结合使用 RAG 和微调1 啥是 R...