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...
pip install langchain langchain-community faiss-cpu sentence-transformers transformers 接下来导入系统所需的各个组件: # filepath: example.py # 核心 LangChain 组件 from langchain.llms import HuggingFacePipeline from langchain.chains import RetrievalQA, LLMChain from langchain.chains.question_answering im...
压缩的原理也很简单,和MuitiQueryRetriever类似,都是依赖prompt实现的,详见:https://github.com/langchain-ai/langchain/blob/master/libs/langchain/langchain/retrievers/document_compressors/chain_extract_prompt.py prompt_template ="""Given the following question and context, extract any part of the context...
from langchainimporthub from langchain.chat_modelsimportChatOpenAI from langchain.document_loadersimportWebBaseLoader from langchain.embeddingsimportOpenAIEmbeddings from langchain.schemaimportStrOutputParser from langchain.schema.runnableimportRunnablePassthrough from langchain.text_splitterimportRecursiveCharacterTe...
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）...
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"]...
三、使用LangChain构建RAG应用 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...
使用LangChain 实现检索增强生成 本部分使用 OpenAI LLM 结合 Weaviate 矢量数据库和 OpenAI 嵌入模型在 Python 中实现 RAG 管道。LangChain 用于编排。 先决条件 请确保已安装所需的 Python 包: langchain用于编排 openai用于嵌入模型和 LLM weaviate-client对于矢量数据库 ...
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(...