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...
在langchain中的rag学习使用之旅-从半知半解到实现效果 rag我简单理解来看就是我先有一段文本,先把它转成向量,保存到向量数据库中,下次我调用llm时将向量数据库中查询的结果给llm作参考并回答。 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...
综上所述，RAG、LangChain、Agent并不是同一个维度上的概念，但同在AI大模型领域中的三个名词之间有...
更多用例: 【用例】通过LangChain框架,实践GenAI用例 ️ 1/ RAG问答概览 RAG问答指的是利用强大的大型语言模型(简称LLM)来打造复杂的问答(Q&A)聊天机器人。这类应用能够针对特定的信息源来回答问题,采用的核心技术就是检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,简称RAG)。那么,RAG到底是什么呢?简单来说,RAG是...
LangChain具有一些专门设计来帮助构建RAG应用程序的组件。为了熟悉这些组件,我们将在一个文本数据源上构建一个简单的问答应用程序。具体而言,我们将在Lilian Weng的LLM Powered Autonomous Agents[5]博文上构建一个QA机器人。在此过程中,我们将介绍一个典型的QA架构,讨论相关的LangChain组件,并突出更高级的QA技术的其他...
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：page_content（str）...
自动合并检索方法,实现方法源自Llamaindex所封装的自动合并检索,但RAG全流程需要制定一套准确的规范,因此在用户文档完成读取和切片工作后,所得到的Langchain格式的Document对象需转化为Llamaindex定义的Document对象,便可通过Llamaindex的自定义算法自动划分整个切片列表的子节点和父节点,最后鉴于规范再重新转化为Langchain格式...
6-LangChain-RAG+LangChain实现 10:51 7-LangChain-Model-介绍 04:30 8-LangChain-Model-提示词模板-基本使用 10:57 9-LangChain-Model-提示词模版-ChatPromptTemplate(上) 07:18 10-LangChain-Model-提示词模版-ChatPromptTemplate(下) 06:05 11-LangChain-Model-提示词模版-少样本案例模版 08:58...
本文学习 LangChain 中的 数据连接(Retrieval) 模块。该模块提供文档加载、切分,向量存储、检索等操作的封装。最后,结合RAG基本流程、LangChain Prompt模板和输入输出模块,我们将利用LangChain实现RAG的基本流程。 0. 模块介绍 在前面文章中我们已经讲了大模型存在的缺陷:数据不实时,缺少垂直领域数...
为了实现餐饮生活助手RAG的Langchain代码实战，我们需要完成以下几个步骤：定义餐饮数据源。我们需要将餐饮数据集转化为Langchain可以识别和操作的数据源，例如数据库、文件、API等，注册到Langchain中，并提供统一的接口和方法，让LLM的代理可以方便地访问和查询数据源。例如，我们可以将餐饮数据封装为一个API后，并结构...