2、LlamaIndex 的核心模块 3、RAG Demo fromqdrant_clientimportQdrantClientfromqdrant_client.modelsimport...
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 256 0 12:19 App llama3.2安装及使用 63 0 21:01 App Jina Embeddings V2 778 0 14:53 App 基于unsloth微调llama3.1 5505 102 09:38 App 10分钟入门Dify本地部署!Dify+Docker一键搭建本地私有AI知识库...
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。
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 UnstructuredMarkdownLoader fromlangchain.prompts import PromptTemplate from lan...
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...
代理是LangChain高级API: from langchain.agents import AgentExecutor, Tool, create_react_agenttools = [Tool(name="look_up_notes",func=rag_chain.invoke,description="Gives information about the user.",),react_prompt = hub.pull("hwchase17/react-chat")agent = create_react_agent(llm, tools,...
RAG实操教程:使用LangChain + Llama2 打造你的个人LLM 本文将逐步指导您创建自己的RAG(检索增强生成)系统,使您能够上传自己的PDF文件并向LLM询问有关PDF的信息。本教程侧重于图中蓝色部分,即暂时不涉及Gradio(想了解已接入Gradio的,请参考官网)。相关技术栈包括以下内容: ...
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，...
通过4个任务比较LangChain和LlamaIndex 我们在本地使用大模型的时候,尤其是构建RAG应用的时候,一般会有2个成熟的框架可以使用 LangChain:用开发LLM的通用框架。 LlamaIndex:专门用于构建RAG系统的框架。 选择一个框架是对于项目的后续开发是非常重要的,因为如果后续更换框架是一个非常困难的事情,所以我们这里对这两个...