压缩的原理也很简单,和MuitiQueryRetriever类似,都是依赖prompt实现的,详见:https://github.com/langchain-ai/langchain/blob/master/libs/langchain/langchain/retrievers/document_compressors/chain_extract_prompt.py prompt_template ="""Given the following question and context, extract any part of the context...
使用LangChain 实现检索增强生成 先决条件 准备 第1 步:检索 第2 步:增强 第3 步:生成 总结 本文关注 RAG 的概念并首先介绍其理论。然后,它继续展示如何使用 LangChain 进行编排、 OpenAI 语言模型和Weaviate 矢量数据库来实现简单的 RAG 管道。 什么是检索增强生成 检索增强生成(RAG)是为 LLMs 提供来自外部知...
from langchainimporthub from langchain.chat_modelsimportChatOpenAI from langchain.document_loadersimportWebBaseLoader from langchain.embeddingsimportOpenAIEmbeddings from langchain.schemaimportStrOutputParser from langchain.schema.runnableimportRunnablePassthrough from langchain.text_splitterimportRecursiveCharacterTe...
<groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j</artifactId> <version>${langchain4j.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId> <version>${langchain4j.version}</version> </dependency> <dependency...
Document 类是 LangChain 中的核心组件,它定义了文档对象的基本结构,主要包含两个关键属性: page_content:存储文档的实际内容 metadata:存储文档的元数据,如来源、创建时间等 这个简单而强大的数据结构在整个 RAG 流程中扮演着关键角色,是文档加载器、分割器、向量数据库和检索器之间传递数据的标准格式。
自动合并检索方法,实现方法源自Llamaindex所封装的自动合并检索,但RAG全流程需要制定一套准确的规范,因此在用户文档完成读取和切片工作后,所得到的Langchain格式的Document对象需转化为Llamaindex定义的Document对象,便可通过Llamaindex的自定义算法自动划分整个切片列表的子节点和父节点,最后鉴于规范再重新转化为Langchain格式...
三、使用LangChain构建RAG应用 使用LangChain构建RAG应用的流程可以分为以下几个步骤:加载数据:使用数据加载器从指定的数据源加载数据。 分割文档:使用文本分割器将加载的文档对象分割成较小的文档对象。 生成嵌入:将分割后的文档对象转换为嵌入,并存储到向量存储器中。 创建检索器:根据用户输入创建检索器,以便根据查询...
5-LangChain-输出结果解析器 10:52 6-LangChain-RAG+LangChain实现 10:51 7-LangChain-Model-介绍 04:30 8-LangChain-Model-提示词模板-基本使用 10:57 9-LangChain-Model-提示词模版-ChatPromptTemplate(上) 07:18 10-LangChain-Model-提示词模版-ChatPromptTemplate(下) 06:05 11-LangChain-Mo...
LangChain是一个专注于大模型应用开发的平台，它提供了一系列的组件和工具，帮助你轻松地构建RAG应用。LangChain提供了以下的组件来帮助你构建RAG应用：数据加载器（DocumentLoader）：数据加载器是一个对象，可以从一个数据源加载数据，并将其转换为文档（Document）对象。一个文档对象包含两个属性：page_content（str）...
为了解决这个问题,检索增强生成(RAG)技术应运而生。RAG是一种结合了检索和生成的技术,它允许大模型在生成文本时利用额外的数据源,从而提高生成的质量和准确性。而LangChain作为一个专注于大模型应用开发的平台,为构建RAG应用提供了强大的支持和便利。rag-">一、RAG技术概览...