通过 Langchain.js 的 TextSplitter 类,你可以灵活地选择不同的文本切割策略,根据具体的文本格式和处理需求,确保切割后的文本块适合进一步处理。 2. 文档向量化 切割后的文本块需要通过嵌入模型进行向量化。Langchain.js 提供了多种方法来实现文档的向量化,主要是通过将文本嵌入(embedding)到向量空间中,以便用于语义搜索...
通过 Langchain.js 的 TextSplitter 类,你可以灵活地选择不同的文本切割策略,根据具体的文本格式和处理需求,确保切割后的文本块适合进一步处理。 2. 文档向量化 切割后的文本块需要通过嵌入模型进行向量化。Langchain.js 提供了多种方法来实现文档的向量化,主要是通过将文本嵌入(embedding)到向量空间中,以便用于语义搜索...
通过 Langchain.js 的 TextSplitter 类,你可以灵活地选择不同的文本切割策略,根据具体的文本格式和处理需求,确保切割后的文本块适合进一步处理。 2. 文档向量化 切割后的文本块需要通过嵌入模型进行向量化。Langchain.js 提供了多种方法来实现文档的向量化,主要是通过将文本嵌入(embedding)到向量空间中,以便用于语义搜索...
通过 Langchain.js 的 TextSplitter 类,你可以灵活地选择不同的文本切割策略,根据具体的文本格式和处理需求,确保切割后的文本块适合进一步处理。 2. 文档向量化 切割后的文本块需要通过嵌入模型进行向量化。Langchain.js 提供了多种方法来实现文档的向量化,主要是通过将文本嵌入(embedding)到向量空间中,以便用于语义搜索...
fromlangchain.vectorstoresimportChroma fromlangchain.promptsimportPromptTemplate fromlangchain.memoryimportConversationBufferMemory fromlangchain.chainsimportConversationalRetrievalChain fromlangchain.prompts.chatimportChatPromptTemplate, SystemMessagePromptTemplate, HumanMessagePromptTemplate ...
您可以通过以下命令安装 LangChain 文本分块器: npm install @langchain/textsplitters 如果您使用的是主langchain 模块,则@langchain/textsplitters作为依赖项包含在内。 LangChain 包含三个主要的分块器类,分别是CharacterTextSplitter、RecursiveCharacterTextSplitter和TokenTextSplitter。接下来,我们看看它们各自的工作原...
from langchain.schema.runnableimportRunnablePassthrough from langchain.text_splitterimportRecursiveCharacterTextSplitter from langchain.vectorstoresimportChroma 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 loader=WebBaseLoader(web_paths=("https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/",),bs...
本文将为您介绍如何使用 LangChain、NestJS 和 Gemma 2 构建 Agentic RAG 应用。然后,HTMX 和 Handlebar 模板引擎将响应呈现为列表。该应用使用 LangChain 创建内置的 DuckDuckGoSearch 工具以在互联网上查找信息。它还构建了一个自定义工具,用于调用 Dragon Ball Z API 来筛选角色,并返回其种族、隶属关系和能力等信...
本文将为您介绍如何使用 LangChain、NestJS 和 Gemma 2 构建关于 PDF 格式 Angular 书籍的 RAG 应用。接着,HTMX 和 Handlebar 模板引擎将响应呈现为列表。应用使用 LangChain 及其内置的 PDF 加载器来加载 PDF 书籍,并将文档拆分为小块。然后,LangChain 使用 Gemini 嵌入文本模型将文档表示为向量,并将向量持久化...
LangChain 是一个以 LLM (大语言模型)模型为核心的开发框架,LangChain 的主要特性: 可以连接多种数据源,比如网页链接、本地 PDF 文件、向量数据库等 允许语言模型与其环境交互 封装了 Model I/O(输入 / 输出)、Retrieval(检索器)、Memory(记忆)、Agents(决策和调度)等核心组件 ...