importuuidfromlangchain.vectorstoresimportChromafromlangchain.storageimportInMemoryStorefromlangchain.schema.documentimportDocumentfromlangchain.embeddingsimportOpenAIEmbeddingsfromlangchain.retrievers.multi_vectorimportMultiVectorRetriever# The vectorstore to use to index the child chunksvectorstore=Chroma(collection_...
我们引入了一种称为 Multi-Meta-RAG 的新方法,该方法使用数据库过滤和 LLM 提取的元数据来改进 RAG 从各种来源中选择与问题相关的相关文档。虽然数据库过滤特定于来自特定领域和格式的一组问题,但我们发现 Multi-Meta-RAG 极大地改善了 MultiHop-RAG 基准测试的结果。代码开源地址https://github.com/mxpoliakov/M...
使用RAG技术构建企业级文档问答系统:检索优化(1)Embedding微调 Steven Luo 帮你测试LangChain中三种处理文档中表格信息策略的精准度表现 我叫秋水发表于LangC... 高级RAG案例一:Self-querying Retrieval,提升结构化数据检索效率 Self-querying Retrieval 简介 自查询检索器,顾名思义,具有对自身进行查询的能力。具体来说...
2025年最新、最硬核LangChain+DeepSeek v3全栈开发的课程,8小时超长合集,带领大家从零掌握LangChain全栈开发技能,覆盖RAG、LCEL、Multi-Agent等核心模块,结合DeepSeek v3模型实现企业级AI应用落地! ✅置顶评论扫码加入【赋范大模型技术社区】,领【本视频完整课件】,以及更多【海量硬核独家技术干货】内容+无门槛技术...
LangChain(@LangChainAI):这项研究通过使用LLM提取的元数据和数据库过滤来改进RAG以处理多跳查询,在MultiHop-RAG基准测试中取得了令人满意的结果!👏 齐思用户 Invalid Date 写了一条评论 Poliakov和Shvai对多跳查询的RAG的研究是一个显著的进步,但它忽略了LLM提取的元数据中的潜在偏差,这可能会扭曲查询结果。LLM...
parent_chain = ( {"context": parent_retriever,"question": RunnablePassthrough()} | prompt | model | StrOutputParser() ) Run the ParentDocumentRAG chain over the questions: Python Result bash do_retrieval(parent_chain) With ParentDocumentRAG, you get decent answers for all 5 questions. The ...
4. 用户传入查询,多向量检索器可以检索出相似文档。 总体上,多向量检索器允许我们为每个文档存储各种附加信息的向量,从中进行更全面的相似度检索和匹配。我们可以自定义为文档生成的额外向量,提升检索效果。 【LangChain 速递】Parent Document Retriever 沧海九粟 · 720阅读 ...
LangChain: An open-source library for building applications with large language models. SmartRAG uses LangChain for various language model interactions and chain-of-thought processes. Azure AI Document Intelligence: A cloud-based Azure AI service that uses optical character recognition (OCR) and docu...
(RAG) architecture through LangChainJS. This system effectively combines a document retriever and a response generator to handle complex queries with high accuracy. The "Retriever" component acts like a precision search tool within a document corpus, extracting the most relevant information based on ...
LLMM）构建检索增强生成（RAG）系统的过程。值得注意的是，我们的重点是在不依赖 LangChain 或 Llama ...