getpass() from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-pro") 我们将使用一个已经提交到 LangChain 提示中心的 RAG 提示。 from langchain import hub prompt = hub.pull("rlm/rag-prompt") example_messages = prompt.invoke( {"context": "filler...
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"]...
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, FewShotChatMessagePromptTemplate from langchain_core.runnables import RunnableLambda from langchain.chat_models import ChatOpenAI retriever = vectordb.as_retriever() llm = ChatOpenAI() # Fe...
为了实现餐饮生活助手RAG的Langchain代码实战,我们需要完成以下几个步骤: 定义餐饮数据源。我们需要将餐饮数据集转化为Langchain可以识别和操作的数据源,例如数据库、文件、API等,注册到Langchain中,并提供统一的接口和方法,让LLM的代理可以方便地访问和查询数据源。例如,我们可以将餐饮数据封装为一个API后,并结构化描述...
pip3.9 install "langchain>=0.1.13" pymochow qianfan pdfplumber # 创建项目目录 mkdir -p knowledge/example_data && cd knowledge 3、上传一个 PDF 文件到 knowledge/example_data 目录下 4、创建访问的配置文件 # config.py import os from pymochow.auth.bce_credentials import BceCredentials # 定义配置信...
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 Back Prompting ...
简介| 🦜🔗 LangChain 创建一个代理 | 🦜 LangChain LangGraph 网站 (langchain-ai.github.io)官方网站 奥拉玛(Ollama,https://ollama.com/) 注意:只有在依赖库和API没有变化的情况下,代码才能正常运行。如果代码未按预期工作,你可能需要做一些必要的调整。
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。
create_index(index_name, dimension=768)4、使用 LangChain 包装器来索引其中的分片嵌入。from langchain.vectorstores import Pineconedocsearch = Pinecone.from_documents( splits, embedding_model, index_name=index_name,)5、生成合成数据集 我们使用 LLM、文档拆分、嵌入模型和 Pinecone 索引名称从Test...
(1)不使用 langchain 来实现你的功能,也就不用 langchain 内的 ragas,直接使用原生的 ragas。 (2)使用 ragas 的 0.0.22 版本 ragas 0.1 does not yet have this feature. We are working on it, for now you have two options Use ragas natively w/o the chain, in this way, you get all the ...