生成：最后，将经过检索增强的 prompt 馈送给 LLM。使用 LangChain 实现检索增强生成 下面将介绍如何通过 Python 实现 RAG 工作流程，这会用到 OpenAI LLM 以及 Weaviate 向量数据库和一个 OpenAI 嵌入模型。LangChain 的作用是编排。必要前提 请确保你已安装所需的 Python 软件包：langchain，编排openai，嵌入模型...
python库:neo4j、llmsherpa、glob、dotenv 二、代码: from llmsherpa.readers import LayoutPDFReader from neo4j import GraphDatabase import uuid import hashlib import os import glob from datetime import datetime import time from dotenv import load_dotenv # Load environment variables path = "/home/...
「生成(Generate)」最后,检索增强提示被馈送到 LLM。 LangChain实现RAG 上面介绍了RAG产生和工作原理,接下来将展示如何使用LangChain,结合 OpenAI LLM 、Weaviate 矢量数据库在Python中实现 RAG Pipeline。 基础环境准备 1、安装所有需要依赖的相关python包,其中包括用于编排的langchain、大模型接口openai、矢量数据库的...
将这个问题分解为两个子查询是有意义的,前提是要有更简单和更具体的信息检索,例如 “ Langchain 在 Github 上有多少颗星?”“Llamaindex 在 Github 上有多少颗星?”它们将并行执行,然后将检索到的上下文组合在一个提示语中,以便 LLM 合成对初始查询的最终答案。
5、安装python 依赖包 pip install einops==0.7.0 protobuf==5.26.1 6、安装 Llamaindex和相关的包 conda activate llamaindex pip install llama-index==0.11.20 pip install llama-index-llms-replicate==0.3.0 pip install llama-index-llms-openai-like==0.2.0 ...
LLM又是怎么把一个query变成三个的了?核心在这里了:https://python.langchain.com/v0.2/docs/how_to/MultiQueryRetriever/ 本质还是使用合适的prompt,调用LLM的能力把1个query扩展到多个: fromtypingimportListfromlangchain_core.output_parsersimportBaseOutputParserfromlangchain_core.promptsimportPromptTemplatefromlan...
随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(LLM)、检索增强生成(RAG)和智能体(Agent)已经成为推动该领域进步的关键技术,这些技术不仅改变了我们与机器的交互方式,而且为各种应用和服务的开发提供了前所未有的可能性。正确理解这三者的概念及其之间的关系是做好面向AI编程开发的基础: ...
1、RAG整个流程的核心节点如下: 第一个重要的节点就是chunk。chunk最核心的目的就是把相同语义的token聚集在一起,不同语义的token互相分开,利于后续的retrieve和rerank。举个例子:今天天气很好,我和小明在一起打篮球。隔壁老王在家里看电视。小明的妈妈在家里做晚饭,
Python 3:Python 是一种多功能编程语言,您可以使用它来编写 RAG 应用程序的代码。 ChromaDB:一个用于存储和管理我们数据嵌入的矢量数据库。 Ollama:在我们的本地机器上下载并提供定制化的开源 LLM。 步骤1:安装 Python 3 并设置环境 要安装和设置我们的 Python 3 环境,请按照以下步骤操作:在您的机器上下载并设...
为了进行说明,请考虑以下使用LLM生成文本示例的Python代码片段: 复制 from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel # Input prompt = "How long have Australia held on to the Ashes?" # Encode the inputs with GPT2 Tokenizer tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2') ...