RAG作为一种新型技术,将检索增强功能融入生成过程中,极大地丰富了LLM的表达能力和实用性。本文将通过实操教程的形式,指导读者如何利用LangChain和Llama2这两大工具,创造属于自己的个性化LLM。 一、RAG技术概览 在深入了解实操细节之前,我们先简要介绍一下RAG技术。RAG,即Retrieval-Augmented Generation,其核心思想在于在...
本文将揭示 LlamaIndex 和 LangChain 之间的主要区别,帮助用户为特定用例选择正确的框架。 一、LlamaIndex 简介 LlamaIndex 是一个专为RAG开发的应用框架,旨在让LLMs根据用户自定义数据进行索引和查询。它支持通过各种来源(如结构化(如关系数据库)、非结构化数据(如 NoSQL 数据库)和半结构化数据(如 Salesforce ...
a).使用LangChain的LlamaCpp 使用LlamaCpp接口加载model,它会帮你启动Llama的服务,这方法较简单,直接使用下面code就可以执行,model_pat指定到你的模型中,例子中我使用量化过后的Llama2 Chat。注意这边要安装llama-cpp-python from langchain.callbacks.manager import CallbackManager from langchain.callbacks.streaming_...
LangChain是一个开源框架，可帮助开发者使用语言模型创建复杂的应用程序。它简化了诸如构建聊天机器人、总结大量文本或开发结合推理和当前信息检索的 AI 工具等任务。其丰富的可重用组件极大地简化和加速了复杂的 AI 工作流开发。LangChain 在 RAG 应用中的优势 LangChain 提供了许多增强灵活性和可用性的工具和功能，...
RAG(增强检索生成)是一种技术,允许大型语言模型(LLMs)在不重新训练的情况下使用外部信息源回答问题。这是它在Llama 2、Langchain和ChromaDB中的工作原理: 文档表示 : 文档首先使用 Langchain 转换为称为嵌入的数值表示。 ChromaDB,一个向量数据库,存储这些嵌入及其对应的原始文档。 2.检索步骤 : 当用户提问时,...
LangChain 与 LlamaIndex 用于 RAG 应用程序:相似之处 在使用 LangChain 与 LlamaIndex 构建 RAG 应用程序时,您必须了解它们的独特功能和关键相似之处,它们是: 智能体 LangChain 和 LlamaIndex 在 RAG 应用程序中支持智能体(处理任务并做出决策)。阅读我们关于用于业务的 AI 智能体的博客,以了解更多关于这项创新...
对于聊天机器人和虚拟助手,LangChain 能够助力打造能够理解并回应用户询问、与后端系统无缝集成并提供个性化互动体验的高级对话代理。 2. 关于LlamaIndex 作为一个大模型应用框架,LlamaIndex专为基于RAG的大型语言模型应用设计。它的主要目的是帮助用户将私有或特定领域的数据结构化,并安全、可靠地集成...
RAG中的链是指将检索和生成相结合的操作序列。LangChain和LlamaIndex都允许您链接组件,例如检索后跟生成模型。 LangChain中的链 LangChain允许灵活的链,支持具有不同组件的复杂工作流,例如用于将语言模型与其他任务相结合的LLMChain。 代码示例:LangChain中的检索增强生成链 ...
LlamaIndex 与 LangChain 框架对比及 RAG 场景选型建议 一、框架核心定位与功能对比 二、核心区别总结 定位差异 LlamaIndex:核心是数据连接层工具,专注于文档的高效索引、检索以及与LLM的集成,目标是简化RAG系统的构建。 LangChain:核心是应用编排框架,提供从数据加载、处理到生成的全流程工具链,适合构建复杂LLM应用(如...
Building Qdrant with Langchain Setting up RAG Deploying a Streamlit server To implement this solution, you need an OCI account with familiarity with LLMs, access to OCI OpenSearch, and OCI Data Science Model Deployment. We also need access to GPU instances, preferably A10.2. We used the foll...