一旦创建了数据库,我们就可以对其进行查询。 我们就可以使用Langchain的ConversationalRetrievalChain对用户的Prompt进行相似性搜索; let call ConversationBufferMemory是一个简单的内存缓冲区,用于存储会话的历史记录。 qa = ConversationalRetrievalChain.from_llm( OpenAI(temperature=0), vectors.as_retriever...
这个过程的一般流程如下:首先问题被提出,然后我们查找相关的文档,接着将这些切分文档和系统提示一起传递给语言模型,并获得答案 借鉴prompt与chain组件,我们组建第一个RAG应用 importos# 加载embedding模型fromlangchain.vectorstoresimportChromafromlangchain.embeddings.ollamaimportOllamaEmbeddingsembeddings_model=OllamaEmbed...
函数调用和Agent有各种组合,在这里我们将通过函数调用调用RAG检索增强生成机制,并使用结果生成输出。 本文将介绍如何使用Langchian、Autogen、Retrieval Augmented Generation(RAG)和函数调用来构建超级AI聊天机器人。 一、什么是Langchain? LangChain是一个开源库,为开发人员提供了构建由大型语言模型(LLM)支持的LLM应用程序...
【RAG入门教程01】Langchian框架 v0.2介绍 LangChain 是一个开源框架,旨在简化使用大型语言模型 (LLM) 创建应用程序的过程。可以将其想象成一套使用高级语言工具进行搭建的乐高积木。 它对于想要构建复杂的基于语言的应用程序而又不必管理直接与语言模型交互的复杂性的开发人员特别有用。它简化了将这些模型集成到应用程序...
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template) # 使用本地部署的lama3.1 model = OllamaLLM(model="llama3.1") # 创建一个简单的链:prompt的输出会传递给model,然后model会根据prompt的输出进行处理 chain = prompt | model # 调用链,传递输入数据并执行链中的所有步骤。
Powerful and comprehensive features include: GenAI workflow, RAG, Agent, Unified model management, Evaluation, SFT, Dataset Management, Enterprise-level System Management, Observability and more. react python agent enterprise workflow ocr ai chatbot orchestration openai llama gpt finetune rag sft llm llm...
langchain RAG 原创 精选 火云大军 4月前 1599阅读 文本Embedding 基本概念和应用实现原理 作者:何文斯 - Vince,LLM 应用研究者,Dify 团队产品经理,对 LLM 应用、Embedding、LangChian 等保持持续关注和深度研究。大语言模型之上的应用层面有三项技术需要理解:提示词工程(Prompt Engineering);嵌入(Embedding);微...