为了创建一个与pdf文档对话的应用,首先要将pdf文档加载为LangChain可以使用的格式。LangChain提供了文档加载器来完成这件事。LangChain有超过80种不同类型的文档加载器。 文档加载器把各种不同来源的数据格式转换成标准化的格式:Document类,包括page_content(文档内容)和关联的metadata(元数据,如果是pdf的话会包括来源...
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain_community.embeddings.fastembed import FastEmbedEmbeddings from langchain_community.vectorstoresimport Chroma from langchain_community.document_loaders import DirectoryLoader from langchain_community.document_loaders import UnstructuredM...
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langchain_community.embeddings.spacy_embeddings import SpacyEmbeddings from langchain_community.vectorstores import FAISS from langchain.tools.retriever import create_retriever_tool from ...
Logger }from'@nestjs/common';import{ MemoryVectorStore }from'langchain/vectorstores/memory';import{ VectorDatabase }from'../interfaces/vector-database.interface';import{ DatabaseConfig }from'../types/vector-store-config.type';
RAG实操教程:使用LangChain + Llama2 打造你的个人LLM 本文将逐步指导您创建自己的RAG(检索增强生成)系统,使您能够上传自己的PDF文件并向LLM询问有关PDF的信息。本教程侧重于图中蓝色部分,即暂时不涉及Gradio(想了解已接入Gradio的,请参考官网)。相关技术栈包括以下内容: ...
在本文中,使用LangChain、HuggingFaceEmbeddings和HuggingFace的Mistral-7B LLM创建一个简单的Python程序,可以从任何pdf文件中回答问题。 一、LangChain简介 LangChain是一个在语言模型之上开发上下文感知应用程序的框架。LangChain使用带prompt和few-shot示例的LLM来提供相关响应和推理。LangChain擅长文档问答、聊天机器人、分析...
为了简便、快速地实现RAG的功能,搭配上langchain使用效果更佳!为配合下面的功能说明,这里先加载长文档,并分割后求embedding后存入向量数据库 fromlangchain.text_splitterimportRecursiveCharacterTextSplitterfromlangchain.document_loadersimportPyPDFLoaderfromlangchain.embeddings.openaiimportOpenAIEmbeddingsfromlangchain.vector...
LangChain支持多种模型,包括RAG模型,并提供了易于使用的API,简化了模型部署和集成的复杂性。二、ChatPDF系统构建 1. 系统架构 ChatPDF系统主要由以下几个部分组成:PDF解析模块:负责将PDF文档转换为可搜索的文本格式。 信息检索模块:利用RAG模型的检索能力,在转换后的文本中查找相关信息。 内容生成模块:基于检索到的...
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...
LangChain是一个开源框架，简化使用大型语言模型创建应用程序的过程。它提供标准接口，与其他工具进行集成，并包含常见应用程序的端到端链。以下是使用LangChain的代码实现：安装必要的依赖项 设置环境变量 导入必要的依赖项 LlamaParse参数 辅助函数：加载和解析输入数据 辅助函数：将块加载到向量存储...