要实现检索增强生成(RAG)流程,我们可以使用LangChain来协调整个过程,结合OpenAI的大型语言模型(LLM)、Weaviate向量数据库和OpenAI嵌入模型。以下是实现此流程所需的准备工作和具体步骤: 准备工作——Python环境配置 pipinstalllangchainopenaiweaviate-client langchain:用于协调整个流程。 openai:提供嵌入模型和LLM。 weavia...
对于开发者来说,通过langchain来开发大模型应用,可以简化很多接口的封装,langchain已经提供很多抽象,同时在向量数据库、数据存储上都有比较好的接口了,其中RAG也在langchain里有对应的设计。 RAG是什么? RAG是 LangChain 支持的一种关键技术模式,上边介绍的在使用langchain时一种比较场景的场景,在做知识检索类回答类...
RAG的架构如图中所示,简单来讲,RAG就是通过检索获取相关的知识并将其融入Prompt,让大模型能够参考相应的知识从而给出合理回答。因此,可以将RAG的核心理解为“检索+生成”,前者主要是利用向量数据库的高效存储和检索能力,召回目标知识;后者则是利用大模型和Prompt工程,将召回的知识合理利用,生成目标答案。 RAG架构 完整...
MinIO 的可扩展性和可靠性确保了大型数据集的高效处理，支持 AI 模型对大量信息的需求。LangChain：提供将 AI 模型与 RAG 管道的其他组件集成的基本框架。它允许精确控制 AI 模型、数据检索过程和存储系统之间的交互，从而促进 AI 解决方案的定制开发。通过这种方法，我们将探索在RAG管道中将MinIO与Weaviate和Lang...
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...
视频简介:在这期南哥AGI研习社视频中,RAG+LangChain+OpenAI+通义千问+PDF中英文件预处理模拟健康档案私有知识库构建和检索全流程,通过一份代码实现了同时支持多种大模型(如OpenAI、阿里通义千问等)的RAG(检索增强生成)。具体功能:(1)离线步骤:文档加载->文档切分->向
AI大模型全套教程(LLM+RAG+Langchain+大模型微调+国产大模型ChatGLM-4+NLP新模型Transformer) 692 -- 14:53 App 基于unsloth微调llama3.1 2753 79 2:52 App GraphRAG RAG LLM 小白电影教程——二部曲】三上悠亚大模型学习路线+langchain+Agent+Qwen,跟电脑F盘的女神一起操练起来——10 670 4 2:20:34...
LANGCHAIN_API_KEY 可选- Langchain API密钥 LLM配置 MacOS和Linux用户可以使用通过Ollama提供的任何LLM。在https://ollama.ai/library 上你想使用的模型页面的“标签”部分查看,并将环境变量LLM=的值写为.env文件中的标签。所有平台都可以使用GPT-3.5-turbo和GPT-4(为OpenAI模型带来你自己的API密钥)。
在Python中构建GraphRAG系统,通常需要结合多个库和框架,如LangChain、Neo4j、OpenAI等。以下是一个简化的示例,展示了如何使用这些工具来构建基本的GraphRAG系统。 首先,确保安装了必要的Python库,包括LangChain及其相关依赖。然后,可以创建Neo4j图数...
本文将为您介绍如何使用 LangChain、NestJS 和 Gemma 2 构建关于 PDF 格式 Angular 书籍的 RAG 应用。接着,HTMX 和 Handlebar 模板引擎将响应呈现为列表。应用使用 LangChain 及其内置的 PDF 加载器来加载 PDF 书籍,并将文档拆分为小块。然后,LangChain 使用 Gemini 嵌入文本模型将文档表示为向量,并将向量持久化...