LangChain ├── core │ ├── src │ │ ├── main │ │ │ ├── java │ │ │ │ └── cn.jdl.tech_and_data.ka │ │ │ │ ├── ChatWithMemory │ │ │ │ ├── Constants │ │ │ │ ├── Main │ │ │ │ ├── RagChat │ │ │ │ └── Utils │...
# 导入LangChain的库from langchain import *# 加载数据源loader = WebBaseLoader()doc = loader.load("https://xxx.html")# 分割文档对象splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(max_length=512)docs = splitter.split(doc)# 转换文档对象为嵌入，并存储到向量存储器中embedder = OpenAIEmbeddings()vector_sto...
核心在这里了:https://python.langchain.com/v0.2/docs/how_to/MultiQueryRetriever/ 本质还是使用合适的prompt,调用LLM的能力把1个query扩展到多个: fromtypingimportListfromlangchain_core.output_parsersimportBaseOutputParserfromlangchain_core.promptsimportPromptTemplatefromlangchain_core.pydantic_v1importBaseModel...
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate prompt = ChatPromptTemplate.from_template( "总结这些检索到的文档中的主要主题: {docs}" ) def format_docs(docs): return "\n\n".join(doc.page_content for doc in docs) chain = {"do...
LangChain4j是LangChiain的java版本, LangChain的Lang取自Large Language Model,代表大语言模型, Chain是链式执行,即把语言模型应用中的各功能模块化,串联起来,形成一个完整的工作流。 它是面向大语言模型的开发框架,意在封装与LLM对接的细节,简化开发流程,提升基于LLM开发的效率。
今天,就利用 langchain 和大家一起搭建一个最简单的 RAG 系统,一起来学习一下吧。 langchain 安装 目前,langchain 的版本已经更新到 0.1.X,建议使用最新的稳定版本,不然之前的代码会出现兼容性的问题。 Retrieval | ️ LangChain RAG 原理解析 RAG 的原理已经有很多文章都提到了,这里我们再...
本文经翻译并二次整理自LangChain Integrates NVIDIA NIM for GPU-optimized LLM Inference in RAG一文。NVIDIA NIM前脚刚推出，LangChain已经完成了集成适配，今天本文将展示基于NVIDIA NIM的RAG应用实战 。本系列合集，点击链接查看大约在一年半前，OpenAI 推出了 ChatGPT，标志着生成式 AI 时代的开启。自此，这一...
rag我简单理解来看就是我先有一段文本,先把它转成向量,保存到向量数据库中,下次我调用llm时将向量数据库中查询的结果给llm作参考并回答。 对rag了解不多,所以开启学习之旅,学完了要应用到实际的需求中,因为最近手里有一个订单就是需要用到这个技术,但是又一知半解。
RAG实操教程langchain+Milvus向量数据库创建你的本地知识库_数据库_02 这里需要明确的两个功能是: embedding Model所做中工作就是将image、Document、Audio等信息向量化. vectorBD负责保存多维向量 我这里使用AzureOpenAIEmbeddings是个收费的模型。有开源的embedding Model可以部署在本地使用,如果你的机器性能足够好。如果...
LangChain4j是LangChiain的java版本, LangChain的Lang取自Large Language Model,代表大语言模型, Chain是链式执行,即把语言模型应用中的各功能模块化,串联起来,形成一个完整的工作流。 它是面向大语言模型的开发框架,意在封装与LLM对接的细节,简化开发流程,提升基于LLM开发的效率。