在利用 OpenVINO™ 构建 RAG 系统过程中有以下一些关键步骤: 01 封装Embedding 模型类 由于在 LangChain 的 chain pipeline 会调用 embedding 模型类中的embed_documents和 embed_query 来分别对知识库文档和问题进行向量化,而他们最终都会调用 encode 函数来实现每个 chunk 具体的向量化实现,因此在自定义的 embedding ...
参考1:https://github.com/streamlit/example-app-langchain-rag/blob/main/rag_chain.py
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini") # Chain rag_chain = ( {"question": RunnablePassthrough(), "context": retriever} | prompt | llm | StrOutputParser() ) rag_chain.invoke("Llama 2有多少参数") 输出:
本视频详细介绍了利用最新得langchain0.3版本框架去搭建GLM4并对其进行本地部署,并且还利用了RAG进行本地知识库的构建。从github项目下载,框架环境配置,模型本地部署,模型微调,效果展示详细带你手把手熟悉模型流程。感谢各位观众老爷的观看,希望大家能够三连支持一下
基于LangChain自查询检索器的RAG系统开发实战 本文介绍RAG(检索增强生成)技术并基于LangChain框架的自查询检索器来开发一个实战型电影推荐系统。 引言 最近,我在浏览Max.com网站时想找一部电影看。通常,这个过程包括浏览系统呈现给我的各种列表,阅读一些相关描述,然后挑选一些看起来有趣的电影。如果我知道我想看的电影...
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...
'RAG_langchain - 一个基于langchain实现RAG的简单示例' GitHub: github.com/blackinkkkxi/RAG_langchain #开源# #机器学习# #人工智能# û收藏 24 3 ñ15 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候... AI博主 3 公司 北京邮电大学 Ü 简介: 北...
对rag了解不多,所以开启学习之旅,学完了要应用到实际的需求中,因为最近手里有一个订单就是需要用到这个技术,但是又一知半解。 现在新知识太多了,学不过来,完全学不过来。 看了一个B站关于langchain的rag相关的知识,介绍了langchain官方文档该怎么看,感觉有用,贴一下链接: ...
RAGchain is a framework for developing advanced RAG(Retrieval Augmented Generation) workflow powered by LLM (Large Language Model). While existing frameworks like Langchain or LlamaIndex allow you to build simple RAG workflows, they have limitations when it comes to building complex and high-accuracy...
LangChain和RAG的结合 LangChain是一个专注于大模型应用开发的平台，它提供了一系列的组件和工具，帮助你轻松地构建RAG应用。LangChain提供了以下的组件来帮助你构建RAG应用：数据加载器（DocumentLoader）：数据加载器是一个对象，可以从一个数据源加载数据，并将其转换为文档（Document）对象。一个文档对象包含两个属性...