2、LlamaIndex 的核心模块 3、RAG Demo fromqdrant_clientimportQdrantClientfromqdrant_client.modelsimport...
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain_community.embeddings.fastembed import FastEmbedEmbeddings from langchain_community.vectorstoresimport Chroma from langchain_community.document_loaders import DirectoryLoader from langchain_community.document_loaders import UnstructuredM...
使用LLaMA3构建本地RAG代理,展示RAG概念的示意图,由DALL·E 3提供。 在人工智能和机器学习的领域中,检索增强生成(RAG)获得了显著的关注和影响力,用于增强语言模型的能力。我们将使用LLaMA3和LangChain构建一个本地RAG代理,利用来自不同RAG论文的先进概念,创建一个灵活且能自我纠正的系统。我们将详细探讨技术细节,实...
简介:本文探讨了检索增强生成(RAG)应用构建中LangChain与LlamaIndex的比较与选择。LangChain以其全面的开发框架和可组合性见长,适合复杂任务调度和多模型集成;而LlamaIndex则专注于数据层,提供高效检索策略,适合数据检索和索引需求。文章还提供了选择指南,帮助开发者根据项目需求做出决策。
Langchain是一个用于构建应用程序的框架,旨在通过LLM和其他AI组件来增强应用程序的能力。Langchain提供了统一的接口,使得开发人员能够轻松地将不同的LLM和AI组件集成到他们的应用程序中。RAG是Langchain中的一个关键组件,它结合了语料检索和生成两个步骤。 3. Chroma向量数据库 Chroma是一个高效的向量数据库,用于存储...
科技 计算机技术 langchain llama3 大模型 LearnToCompress 发消息 Learn to Compress, Compress to Learn!接下来播放 自动连播 手把手带你从零实现AI Agent!轻松搭建自己的AI工具,通俗理解AI Agent多智能体应用及项目实战,RAG、LLM、langchain 人工智能-研究院 1855 8 ...
链 在RAG(检索后生成简写)中指的是结合检索和生成的操作序列。无论是 LangChain 还是 LlamaIndex,你都可以将组件串联。例如,先执行检索再使用生成模型。 LangChain 中的链 LangChain 允许创建灵活的链,支持使用不同组件(如 LLMChain 等)来结合语言模型和其他任务,从而实现复杂的工作流。 代码示例:LangChain 中的...
langchain PyMuPDF chromadb sentence-transformers llama-cpp-python 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 步骤2. 读入文件处理并导入数据库 首先我们要将外部信息处理后,放到 DB 中,以供之后查询相关知识,这边的步骤对应到上图框起来的部分,也就是橘色的 1. 文本拆分器 和 2. embedding。
Ollama安装包。LangChain和RAG入门籽料都可以分享给大家,记得三联支持一下~, 视频播放量 3028、弹幕量 88、点赞数 76、投硬币枚数 34、收藏人数 206、转发人数 15, 视频作者 大模型入门教程, 作者简介 带你玩转大模型,有趣又实用的知识分享~,相关视频:2024最新版LangCha
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，...