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...
(一)概念 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L...
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...
%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-community langchainhub langchain-google-genai chromadb bs4 为了使用嵌入模型,我们需要设置一个环境变量 GOOGLE_API_KEY。你可以直接输入这个变量,也可以从 .env 文件中导入它,方法如下:这个示例中,我们将依照文章《掌握AI产品经理的工作流程》来构建一个问答...
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）...
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"]...
LangChain：方便快捷地创建AI应用 Agent（智能体）：AI执行任务的“代理人”在LangChain框架中使用RAG技术...
from langchain.schema.runnableimportRunnablePassthrough from langchain.text_splitterimportRecursiveCharacterTextSplitter from langchain.vectorstoresimportChroma 代码语言:javascript 复制 loader=WebBaseLoader(web_paths=("https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/",),bs_kwargs=dict(parse_only=bs...
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,以便根据查询检索相关的文档对象。 生成输...
本文学习 LangChain 中的 数据连接(Retrieval) 模块。该模块提供文档加载、切分,向量存储、检索等操作的封装。最后,结合RAG基本流程、LangChain Prompt模板和输入输出模块,我们将利用LangChain实现RAG的基本流程。 0. 模块介绍 在前面文章中我们已经讲了大模型存在的缺陷:数据不实时,缺少垂直领域数...