LangChain 主要由以下 6 个核心组件组成: 模型输入/输出(Model I/O):与语言模型交互的接口 数据连接(Data connection):与特定应用程序的数据进行交互的接口 链(Chains):将组件组合实现端到端应用。 记忆(Memory):用于链的多次运行之间持久化应用程序状态; 代理(Agents):扩展模型的推理能力。用于复杂的应用的...
使用RAG 构建 LLM 支持的聊天机器人 为了展示检索增强生成在使用 LangChain 和矢量数据库构建 AI 聊天机器人方面的强大功能,我们将为“生产中的 LangChain 和矢量数据库”课程构建一个课程配套聊天机器人。 教育聊天机器人利用人工智能的力量来回答查询,并通过从广泛而详细的知识库中检索数据来向用户提供相关信息。它...
下面使用LangChain来加载各种文档格式,如PDF、DOCX和TXT,这对于外部数据访问、确保高效的数据处理以及为后续阶段保持统一的数据准备至关重要。代码如下: # loading PDF, DOCX and TXT files as LangChain Documentsdef load_document(file): import os name, extension = os.path.splitext(file) if ...
from langchain.retrievers.document_compressors import DocumentCompressorPipeline, EmbeddingsFilter from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter from langchain_community.document_transformers import EmbeddingsRedundantFilter from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever splitter = Charac...
【从零搭建企业级RAG系统】Part 1. 快速理解RAG整体框架,掌握高效学习路径 | 大模型入门指南与实战技巧 | LangChain | glm4 657 12 7:56:26 App 【Transformer教程】Transformer有手就行?8小时Transformer实战教学课,从算法到实例,让你轻松搞定! 777 86 38:34 App 最新FastGPT部署!半小时轻松学会部署FastGPT,...
LangChain是一个用于开发LLM驱动应用程序的框架,它提供了各种组件来帮助使用LLM,包括Models、Indexes、Chains、Memory以及Agent等。其中,Models组件是LLM的核心,它负责将文本字符串作为输入并返回文本字符串的输出。而LangChain与LLM的结合,则实现了将外部数据源与LLM模型的连接,以及LLM模型与环境的交互。 三、RAG文档搜索...
10小时掌握AI大模型|从LLM大模型原理详解、大模型RAG项目实战 (基于LLamaIndex构建私有知识库实战、基于LangChain构建RAG问答系统) AI大模型- 4633 30 越学越爽!4小时从零入门大模型教程,2024最详细的学习路线,让你少走99%弯路!(大模型/LLM/Agent/提示工程) 大模型学习路线 721 88 【全网最细】逼自己一周...
而LangChain框架作为一款专为LLM应用开发设计的工具,将凭借其强大的功能和灵活性继续引领行业发展。通过深入了解LangChain的组件和构建流程,并结合实际案例进行实践,开发者可以更加高效地构建高性能的LLM应用,并实现RAG功能等高级特性。同时,借助百度千帆大模型开发与服务平台等优质资源和服务,开发者可以更加轻松地应对开发...
为了简便、快速地实现RAG的功能,搭配上langchain使用效果更佳!为配合下面的功能说明,这里先加载长文档,并分割后求embedding后存入向量数据库 fromlangchain.text_splitterimportRecursiveCharacterTextSplitterfromlangchain.document_loadersimportPyPDFLoaderfromlangchain.embeddings.openaiimportOpenAIEmbeddingsfromlangchain.vector...
此外,长期记忆支持RAG框架的操作,使代理能够访问并整合学到的信息到响应中。这就像一个全面的知识库,代理从其中提取信息,生成有见地和相关性的输出。在代码实现中,通常将其添加为向量数据库: from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter() from langchain_community.document_loaders import Web...