from langchain_openai import OpenAIEmbeddings # 初始化 OpenAI 嵌入模型 embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-ada-002") # 这里取第一个片段进行embedding,省token document_embeddings = embeddings.embed_documents(chunks[0].page_content) print("文档嵌入:", document_embeddings[0]) # 文档嵌...
需要什么组件它都有，直接使用就行；甚至针对常规的应用流程，它利用链(LangChain中Chain的由来)这个概念...
fromlangchain.retrieversimportContextualCompressionRetrieverfromlangchain.retrievers.document_compressorsimportLLMChainExtractorfromlangchain.chat_modelsimportChatOpenAI#创建LLM实例llm = ChatOpenAI(temperature=0)#创建压缩器实例compressor =LLMChainExtractor.from_llm(llm)#假设retriever是你的基础检索器,例如向量数据库...
LangChain中提供了RAG应用程序的所有构建模块。结构图如下: 1、文档加载器 文档加载器用来加载各种不同类型的文档。LangChain提供了100 多种不同的文档加载器,可以加载各种类型文档,包括:CSV、HTML、JSON、Markdown、PDF、DOC、XLS、图片、视频、音频等等。具体的文档加载器参考:https://python.langchain.com/docs/i...
from langchain.chains.openai_functions.openapi import get_openapi_chainfucntion_call_template = '{"openapi":"3.0.1","info":{"version":"v1","title":"Restaurant Query API"},"servers":[{"url":"https://www.example.com"}],"paths":{"/restaurant":{"post":{"tags":["restaurant-query"]...
: retriever | format_docs, "question": RunnablePassthrough()} | prompt | llm | StrOutputParser())# 启动应用rag_chain.invoke("What is main purpose of xxx.html?")LangChain和RAG的优势和应用场景 LangChain和RAG的结合可以带来以下的优势：灵活性：你可以根据你的需求和数据源选择不同的组件...
from langchain.schema.runnableimportRunnablePassthrough from langchain.text_splitterimportRecursiveCharacterTextSplitter from langchain.vectorstoresimportChroma 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 loader=WebBaseLoader(web_paths=("https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/",),bs...
【B站首推】什么是LangChain?2025最新LangChain入门+实战教程,从零到开始快速入门及底层原理,结合RAG构建一个完整的问答系统!全篇通俗易懂共计25条视频,包括:LangChain简介P1、AI大模型该怎么学?AI大模型入门学习路线图P2、1-002 api_key设置等,UP主更多精彩视频,
由于在 LangChain 的 chain pipeline 会调用 embedding 模型类中的embed_documents和 embed_query 来分别对知识库文档和问题进行向量化,而他们最终都会调用 encode 函数来实现每个 chunk 具体的向量化实现,因此在自定义的 embedding 模型类中也需要实现这样几个关键方法,并通过 OpenVINO™进行推理任务的加速。
LANGCHAIN_PROJECT 可选- Langchain项目名称 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(...