from langchain_community.embeddings.fastembed import FastEmbedEmbeddings from langchain_community.vectorstores import Chroma from langchain_community.document_loaders import DirectoryLoader from langchain_community.document_loaders import UnstructuredMarkdownLoader from langchain.prompts import PromptTemplate from ...
LlamaIndex 的社区较小，而LangChain 拥有更大且更活跃的社区来进行故障排除。您可以根据所需的指导级别选择工具。 您的项目可能会决定您应该在 LangChain 与 LlamaIndex 之间为 RAG 选择哪个工具。您是否需要快速简单的设置？LlamaIndex 更好。如果您正在处理复杂的工作流程，请选择 LangChain。阅读我们关于用于软件开...
在LangChain和LlamaIndex之间进行选择以进行检索增强生成(RAG)取决于项目的复杂程度、所需的灵活性以及每个框架的具体功能。让我们分解一下何时应该选择一个而不是另一个,以及实际示例来帮助阐明每个框架的优势和局限性。 1. 控制和定制 LangChain提供了对RAG管道中不同组件的更精细控制。它允许您通过将语言模型、检索...
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...
LangChain的RetrievalQA功能将文档检索与语言生成相结合,从而创建了一个RAG工作流(RAG流程,Retrieval-Augmented Generation的简称)。 LlamaIndex 中的链式结构 LlamaIndex 也采用了类似的方法,其查询引擎结合了检索和语言模型的生成。 代码示例:增强检索生成链:在 LlamaIndex 中 ...
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。
LlamaIndex抽象了query方法中的大部分复杂性,使实现RAG变得更加容易,而不需要像LangChain那样进行大量定制。 何时为RAG选择LangChain或LlamaIndex 在LangChain和LlamaIndex之间进行选择以进行检索增强生成(RAG)取决于项目的复杂程度、所需的灵活性以及每个框架的具体功能。让我们分解一下何时应该选择一个而不是另一个,以及...
RAG需要从向量数据库检索上下文然后输入LLM进行生成,因此需要提前将文本数据向量化并存储到向量数据库。主要步骤如下: 准备文本资料 将文本分块 嵌入以及存储块到向量数据库 新建一个python3项目以及index.py文件,导入需要用到的模块: fromlangchain_community.document_loadersimportTextLoader# 文本加载器fromlangchain.text...
使用llama3和langchain搭建RAG系统LearnToCompress 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 501 4 01:37:10 App 【大模型RAG企业级项目实战】手把手带你基于LangChain构建一套完整的RAG问答系统,原理讲解+代码解析,草履虫都能听懂!!! 16.3万 342 17:49 App 【喂饭教程】20分钟教会你本地部署Deep...
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...