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...
LangChain是一个为各种大型语言模型应用提供通用接口的框架,它简化了RAG应用的开发流程。以下是LangChain在RAG中的具体应用:模块化构建: LangChain提供了一套模块化的构建块和组件,便于集成到第三方服务中。 开发者可以使用LangChain快速构建RAG应用,无需从头开始编写代码。 数据连接与处理: LangChain支持与多种数据源...
-探索“上下文感知分割器”,它保持原始`Document`中每个分割的位置(“上下文”):-[Markdown文件](https://python.langchain.com/docs/use_cases/question_answering/document-context-aware-QA)-[代码(py或js)](https://python.langchain.com/docs/use_cases/question_answering/docs/integrations/document_loaders/...
综上所述，RAG、LangChain、Agent并不是同一个维度上的概念，但同在AI大模型领域中的三个名词之间有...
fromlangchain.vectorstoresimportChroma fromlangchain.promptsimportPromptTemplate fromlangchain.memoryimportConversationBufferMemory fromlangchain.chainsimportConversationalRetrievalChain fromlangchain.prompts.chatimportChatPromptTemplate, SystemMessagePromptTemplate, HumanMessagePromptTemplate ...
有多种方法可以提高检索增强生成(RAG)的能力,其中一种方法称为查询扩展。我们这里主要介绍在Langchain中常用的3种方法。查询扩展技术涉及对用户的原始查询进行细化,以生成更全面和信息丰富的搜索。使用扩展后的查询将从向量数据库中获取更多相关文档。1、Step...
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。
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）...
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...
最近,我用Langchain搭建了一个简易的RAG(Retrieval Augmented Generation)框架,用于业务流程。在这个过程中,我有一些经验和大家分享一下。 TextSplitter分割文档的小技巧 📄在使用TextSplitter分割文档时,有几个关键点需要注意。TextSplitter默认使用正则表达式'\n\n'来分割文档,然后再将分割后的小块组合成符合chunk_si...