from langchain.chat_modelsimportChatOpenAI from langchain.document_loadersimportWebBaseLoader from langchain.embeddingsimportOpenAIEmbeddings from langchain.schemaimportStrOutputParser from langchain.schema.runnableimportRunnablePassthrough from langchain.text_splitterimportRecursiveCharacterTextSplitter from langchain...
在RAG这一LLM核心应用场景中,LangChain不仅提供了全面支持,更通过灵活的多步骤工作流设计能力,显著提升了RAG系统的可控性和可靠性。 Agent(智能体): AI执行任务的“代理人” 在熟悉了RAG和LangChain的技术原理后,让我们继续探讨AI Agent的核心概念。Agent本质上是一个具备环境感知、自主决策和行动执行能力的智能系统。
import requests from typing import List, Dict from ragatouille import RAGPretrainedModel from langchain_core.callbacks import CallbackManagerForRetrieverRun from langchain_core.documents import Document from langchain_core.retrievers import BaseRetriever from langchain.chains import create_retrieval_chain f...
LangChain 框架是一个开源工具,充分利用了大型语言模型的强大能力,以便开发各种下游应用。它的目标是为各种大型语言模型应用提供通用接口,从而简化应用程序的开发流程 二、LangChain核心组件 LangChian 作为一个大语言模型开发框架,可以将 LLM 模型(对话模型、embedding 模型等)、向量数据库、交互层 Prompt、外部知识、外...
以LangChain为例,利用RAG减缓信息幻觉的实现原理,有如下多个步骤: 对上述步骤进行简化,可以得到如下七个关键步骤: 上传文档:用户上传相关的知识文档,LangChain支持txt、pdf、docx等多种格式,并将其自动转化为markdown格式存储。 文本切割:为了便于分析处理,需要将长文本切割为多个小块(chunk),类似于tcp协议的信息传输...
config=RunnableConfig(callbacks=[cl.LangchainCallbackHandler()]), ):awaitmsg.stream_token(chunk)awaitmsg.send() 4、启动程序 chainlit run app.py -w 5、访问http://localhost:8000/ 与大模型进行对话: [!NOTE] 问题 未结合上下文进行多轮对话 ...
: 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...
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。
这可以通过Langchain的代理（Agent）来实现。代理管理器可以让开发者通过简单的编程，定义不同的LLM的代理，以及它们的功能和逻辑，并提供统一的接口和方法，让用户可以方便地与LLM的代理进行交互。# 通过Langchain内置的openapi-function call来实现复杂逻辑内置在函数内了chain("我们3个人想找个人均50左右的重庆火锅店...
https://github.com/ollama/ollama/blob/main/examples/langchain-python-rag-document/main.py 首先,导入了一系列需要的模块和类,这些模块包括用于加载文档、提取文本、处理自然语言、构建问答链条等功能。 创建了一个SuppressStdout类,该类的作用是临时抑制标准输出和标准错误,以防止在加载PDF等操作时产生多余的输出...