要实现检索增强生成(RAG)流程,我们可以使用LangChain来协调整个过程,结合OpenAI的大型语言模型(LLM)、Weaviate向量数据库和OpenAI嵌入模型。以下是实现此流程所需的准备工作和具体步骤: 准备工作——Python环境配置 pipinstalllangchainopenaiweaviate-client langchain:用于协调整个流程。 openai:提供嵌入模型和LLM。 weavia...
对于开发者来说,通过langchain来开发大模型应用,可以简化很多接口的封装,langchain已经提供很多抽象,同时在向量数据库、数据存储上都有比较好的接口了,其中RAG也在langchain里有对应的设计。 RAG是什么? RAG是 LangChain 支持的一种关键技术模式,上边介绍的在使用langchain时一种比较场景的场景,在做知识检索类回答类...
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...
在本文中，我们将深入探讨使用 LangChain 将 MinIO 与检索增强生成 （RAG） 管道和 Weaviate 向量存储的集成。我们的目标是创建一个强大的数据处理框架，不仅可以提高工作流程效率，还可以有效地管理整个数据生命周期。RAG简介检索增强生成 （RAG） 是一种变革性的 AI 方法，它将从数据库中检索相关信息与生成模型相...
LANGCHAIN_PROJECT 可选- Langchain项目名称 LANGCHAIN_API_KEY 可选- Langchain API密钥 LLM配置 MacOS和Linux用户可以使用通过Ollama提供的任何LLM。在https://ollama.ai/library 上你想使用的模型页面的“标签”部分查看,并将环境变量LLM=的值写为.env文件中的标签。所有平台都可以使用GPT-3.5-turbo和GPT-4(...
从LangChain4j的一个PR来学习高级 RAG 到目前为止,LangChain4j 仅实现了一个简单的(也称为朴素的)RAG 实现:每次与LLM交互时都会调用单个Retriever,并将所有检索到的TextSegments追加到UserMessage的末尾。这种方法非常有限。 本PR 引入了对更高级 RAG 用例的支持。设计和思维模型受到 这篇文章[1] 和 这篇论文[2...
为了简便、快速地实现RAG的功能,搭配上langchain使用效果更佳!为配合下面的功能说明,这里先加载长文档,并分割后求embedding后存入向量数据库 fromlangchain.text_splitterimportRecursiveCharacterTextSplitterfromlangchain.document_loadersimportPyPDFLoaderfromlangchain.embeddings.openaiimportOpenAIEmbeddingsfromlangchain.vector...
【全128集】2025目前最新最全的大模型零基础全套教程(LLM+提示词+rag+agent+微调+实战)学习即就业,超详细,草履虫都能轻松学会!! 4020 21 61:09:05 App AI大模型全套教程(LLM+RAG+Langchain+大模型微调+国产大模型ChatGLM-4+NLP新模型Transformer) 692 -- 14:53 App 基于unsloth微调llama3.1 2753 79 2:...
本文将讨论一个名为检索增强生成(RAG)的框架,以及一些工具和一个名为LangChain的框架。 检索增强生成? 大型语言模型确实很棒,但它们也有诸如生成虚假、有偏见、编造的不准确回答的限制,这些不准确的回答被称为大型语言模型(LLM)的幻觉。这些由LLM生成的回答会损害应用程序的真实性和信誉。为了减少这些不良回复,人们已...
视频简介:在这期南哥AGI研习社视频中,RAG+LangChain+OpenAI+通义千问+PDF中英文件预处理模拟健康档案私有知识库构建和检索全流程,通过一份代码实现了同时支持多种大模型(如OpenAI、阿里通义千问等)的RAG(检索增强生成)。具体功能:(1)离线步骤:文档加载->文档切分->向