-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/...
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...
: retriever | format_docs, "question": RunnablePassthrough()} | prompt | llm | StrOutputParser())# 启动应用rag_chain.invoke("What is main purpose of xxx.html?")LangChain和RAG的优势和应用场景 LangChain和RAG的结合可以带来以下的优势：灵活性：你可以根据你的需求和数据源选择不同的组件...
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。
最后代码都上传到coding了,地址是: https://github.com/XingtongCai/langchain_project/tree/main/translatorAssistant/basic_knowledge 一. RAG的基本概念 检索增强生成(Retrieval Augmented Generation, RAG) 通过将语言模型与外部知识库结合来增强模型的能力。RAG 解决了模型的一个关键限制:模型依赖于固定的训练数据集...
LangChian 作为一个大语言模型开发框架,可以将 LLM 模型(对话模型、embedding 模型等)、向量数据库、交互层 Prompt、外部知识、外部代理工具整合到一起,进而可以自由构建 LLM 应用。 LangChain 主要由以下 6 个核心组件组成: 模型输入/输出(Model I/O):与语言模型交互的接口 ...
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...
上两篇文章分别介绍了LangChain的快速入门和Agent智能体开发。在LLM的实际应用场景中,经常会需要用到特定领域用户的数据,但这些数据不属于模型训练集的一部分,要实现这一需求,最好的方法是通过检索增强生成(RAG)。在用户提问时,先检索特定的外部数据,把检索结果作为上下文传递给LLM,以便大模型返回更精准的结果。今天我...
RAG实操教程langchain+Milvus向量数据库创建你的本地知识库_数据库_02 这里需要明确的两个功能是: embedding Model所做中工作就是将image、Document、Audio等信息向量化. vectorBD负责保存多维向量 我这里使用AzureOpenAIEmbeddings是个收费的模型。有开源的embedding Model可以部署在本地使用,如果你的机器性能足够好。如果...