LangChain:一套在大模型能力上封装的工具框架(SDK),它为开发者提供了一系列工具和组件,以简化语言模型在复杂任务中的集成和应用,尤其是涉及到多步骤的流程和需要结合外部数据源的场景。 importuvicornfromfastapiimportFastAPI,HTTPExceptionfrompydanticimportBaseModelfromlangchain.chainsimportRetrievalQAfromlangchain_openai...
'source': './examples/sql.md'}<class 'langchain_core.documents.base.Document'> | page_content='```sql\n' metadata={'line_number': 1, 'source': './examples/sql.md'}
fromlangchain.vectorstoresimportChroma fromlangchain.promptsimportPromptTemplate fromlangchain.memoryimportConversationBufferMemory fromlangchain.chainsimportConversationalRetrievalChain fromlangchain.prompts.chatimportChatPromptTemplate, SystemMessagePromptTemplate, HumanMessagePromptTemplate fromlangchain_wenxin.llmsimport...
https://towardsdatascience.com/how-to-build-a-rag-system-with-a-self-querying-retriever-in-langchain-16b4fa23e9ad。
使用LangChain 实现检索增强生成 本部分使用 OpenAI LLM 结合 Weaviate 矢量数据库和 OpenAI 嵌入模型在 Python 中实现 RAG 管道。LangChain 用于编排。 先决条件 请确保已安装所需的 Python 包: langchain用于编排 openai用于嵌入模型和 LLM weaviate-client对于矢量数据库 ...
LangChain4j是LangChiain的java版本, LangChain的Lang取自Large Language Model,代表大语言模型, Chain是链式执行,即把语言模型应用中的各功能模块化,串联起来,形成一个完整的工作流。 它是面向大语言模型的开发框架,意在封装与LLM对接的细节,简化开发流程,提升基于LLM开发的效率。
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...
本文直接通过Langchain内置的openapi-function call来实现，代码仅作为演示，实际业务情况可能得结合代码内置业务流程来实现。比如通过function call解析用户问题之前还需要判断用户的问题是否与餐厅咨询相关，当解析到的查询维度太少时，需要引导式提问等等。总结和展望 随着chatbot的流行，基于向量化的RAG模型似乎已然形成了...
来实现文本生成的功能。使用LangChain构建RAG应用的一般流程如下：首先，我们需要加载我们的数据。我们可以使用数据加载器来实现这一步，根据数据源的类型选择合适的数据加载器。例如，如果我们的数据源是一个网页，我们可以使用WebBaseLoader，它可以使用urllib和BeautifulSoup来加载和解析网页，返回一个文档对象。然后，我们...
Langflow是Langchain的图形用户界面，Langchain是LLM的集中式开发环境。早在2022年10月，LangChain就发布了，到2023年6月，它已成为GitHub上使用最多的开源项目之一。可以说，如今LangChain席卷了整个人工智能社区，特别是为创建和定制多个LLM而开发的框架，这些LLM具有与最相关的文本生成和嵌入模型集成、链接LLM调用的...