This example showcases question answering over an index. fromlangchain.chainsimportRetrievalQAfromlangchain.document_loadersimportTextLoaderfromlangchain.embeddings.openaiimportOpenAIEmbeddingsfromlangchain.llmsimportOpenAIfromlangchain.text_splitterimportCharacterTextSplitterfromlangchain.vectorstoresimportChroma loader...
ExtractorBase接口负责信息提取的职责，当下已有的三元组提取器和关键词提取器都依赖了大模型能力，所以抽象类LLExtractor负责与LLM交互的公共逻辑，具体的实现类只需要提供提示词模板和结果解析即可。三元组提取器TripletExtractor的提示词模板（受LlamaIndex启发），核心理念是通过few-shot样本引导大模型生成三元组结构。TRIPL...
自然语言查询处理:该过程从 LLM 开始,解释用户的自然语言查询,提取意图和上下文。 元数据字段信息:要实现这一点,提前提供有关文档中元数据字段的信息至关重要。这些元数据定义了数据的结构和属性,指导构建有效的查询和过滤器,确保准确和相关的搜索结果。 查询构建:接下来,LLM 构建一个结构化查询,其中包含用于向量搜索...
There are two ways to load different chain types. First, you can specify the chain type argument in thefrom_chain_typemethod. This allows you to pass in the name of the chain type you want to use. For example, in the below we change the chain type tomap_reduce. AI检测代码解析 qa=Re...
LLM for in-context learning (Brown et al., 2020).For example, while our default prompt extracting the broad class of “named entities” like people, places, and organizations is generally applicable, domains with specialized knowledge (e.g., science, medicine, law) will benefit from few-shot...
# Example query vector: documents = reader.load_data( query_vector=embed_model.get_text_embedding(query), collection_name="demo", limit=5 ) service_context = ServiceContext.from_defaults(llm=llm, embed_model=embed_model) index = VectorStoreIndex.from_documents( ...
我们使用 LLM、文档拆分、嵌入模型和 Pinecone 索引名称从TestsetGenerator 类初始化一个对象。from langchain.embeddings import VertexAIEmbeddingsfrom langchain.llms import VertexAIfrom testset_generator import TestsetGeneratorgenerator_llm = VertexAI( location="europe-west3", max_output_tokens=256, ...
LLM的幻觉。在RAG中，LLM（Large Language Model）是指一个大规模的预训练语言模型，它的作用是根据用户的问题和检索到的文档，生成最合适的答案，这一过程又称为数据整合（Data Integration）。LLM的优势在于它能够利用海量的文本数据进行自我学习，从而具备强大的语言理解和生成能力。然而，LLM也存在一些问题，例如LLM...
从环境模板文件env.example创建一个.env文件 可用变量: 变量名 默认值 描述 OLLAMA_BASE_URL http://host.docker.internal:11434 必需- Ollama LLM API的URL NEO4J_URI neo4j://database:7687 必需- Neo4j数据库的URL NEO4J_USERNAME neo4j 必需- Neo4j数据库的用户名 ...
痛点12:LLM 安全 其中7 个痛点(见下图)来自 Barnett et al. 的论文《Seven Failure Points When Engineering a Retrieval Augmented Generation System》,此外还另外增加了 5 个常见痛点。 这些痛点对应的解决方案如下: 痛点1:内容缺失 知识库中缺失上下...