这些代码片段清楚地说明了这两个框架的不同抽象级别。LlamaIndex用一个名为“query engines”的方法封装了RAG管道,而LangChain则需要更多的内部组件:包括用于检索文档的连接器、表示“基于X,请回答Y”的提示模板,以及他所谓的“chain”(如上面的LCEL所示)。 当使用LangChain构建时,必须确切地知道想要什么。比如调用fr...
获取QueryEngine最简单的方法是通过索引来创建一个,如下所示: query_engine = index.as_query_engine() response = query_engine.query( "根据用户的背景信息写一封电子邮件。" ) print(response) 查询阶段 然而,查询不仅仅是表面看起来那么简单。查询包含三个不同的阶段: 检索:从索引中找到并返回与查询最相关的...
LlamaIndex用一个名为“query engines”的方法封装了RAG管道,而LangChain则需要更多的内部组件:包括用于检索文档的连接器、表示“基于X,请回答Y”的提示模板,以及他所谓的“chain”(如上面的LCEL所示)。 当使用LangChain构建时,必须确切地知道想要什么。比如调用from_documents的位置,这使得对于初学者来说是一个非常...
LlamaIndex用一个名为“query engines”的方法封装了RAG管道,而LangChain则需要更多的内部组件:包括用于检索文档的连接器、表示“基于X,请回答Y”的提示模板,以及他所谓的“chain”(如上面的LCEL所示)。 当使用LangChain构建时,必须确切地知道想要什么。比如调用from_documents的位置,这使得对于初学者来说是一个非常...
这些代码片段清楚地说明了这两个框架的不同抽象级别。LlamaIndex用一个名为“query engines”的方法封装了RAG管道,而LangChain则需要更多的内部组件:包括用于检索文档的连接器、表示“基于X,请回答Y”的提示模板,以及他所谓的“chain”(如上面的LCEL所示)。
这些代码片段清楚地说明了这两个框架的不同抽象级别。LlamaIndex用一个名为“query engines”的方法封装了RAG管道,而LangChain则需要更多的内部组件:包括用于检索文档的连接器、表示“基于X,请回答Y”的提示模板,以及他所谓的“chain”(如上面的LCEL所示)。
Retrievers(檢索器):在 LlamaIndex 中,檢索器幫助從索引中基於給定的查詢檢索一組節點。它類似於一個搜索工具,從大型數據集中找到相關信息以回答用戶的問題。LlamaIndex 提供不同類型的檢索器,以應對不同的檢索需求。 Query Engines(查詢引擎):在 LlamaIndex 中,查詢引擎處理用戶輸入的查詢,與底層數據結構(如索引)交...
引擎(Engines):提供对你数据的自然语言访问接口。例如: 查询引擎是强大的检索接口,用于增强知识的输出。 聊天引擎是对话式接口,用于与你的数据进行多条消息的“来回”交互。 数据代理(Data agents):是由LLM驱动的知识工作者,由从简单辅助功能到API集成等工具组成。
在本地使用大模型,尤其是构建RAG(Retrieval-Augmented Generation)应用时,我们通常有两个成熟的框架可供选择:LangChain和LlamaIndex。 🔍 LangChain:这是一个用于开发LLM(Large Language Model,大规模语言模型)的通用框架。 📚 LlamaIndex:这是一个专门为构建RAG系统设计的框架。它使用一种名为“query engines”的...
查询引擎(Query Engines):查询引擎是一条端到端的流水线,使您能够针对数据提出问题。它接收自然语言查询,并返回响应,同时提供传递给 LLM 的参考上下文。 聊天引擎(Chat Engines):聊天引擎是一条端到端的流水线,支持您与数据进行对话(多次来回交流而非单次问与答)。