在上面的代码中我们定义了一个LLMChainExtractor,它是一个压缩器,它负责从向量数据库返回的文档块中提取相关信息,然后我们还定义了ContextualCompressionRetriever,它有两个参数:base_compressor和base_retriever,其中base_compressor为我们前面定义的LLMChainExtractor的实例,base_retriever为早前定义的vectordb产生的检索器。...
Langchain 的套路是先 load 数据;再做成 retrieval;再搞成 chain;最后通过 stream/astream 串起来用,所以先看最终效果,得益于 embedding 层,中英文混着用也没有问题: 图0:最终效果 载入colbert 权重: 图一:初始化 colbert 第一次 retriveal 的时间: 图二:第一次载入时间比较久 以后的 retrieval 就很爽了!
【可能是全网最丝滑的LangChain教程】一、LangChain介绍 - 简书 (jianshu.com) 【可能是全网最丝滑的LangChain教程】二、LangChain安装 - 简书 (jianshu.com) 【可能是全网最丝滑的LangChain教程】三、快速入门LLMChain - 简书 (jianshu.com) 【可能是全网最丝滑的LangChain教程】四、快速入门Retrieval Chain ...
在Ollama平台上部署本地大模型非常方便,基于此平台,我们可以让langchain使用llama3.1、qwen2.5、deepseek等各种本地大模型。详见: 在langchian中使用本地部署的llama3.1大模型。 准备矢量数据库 这次我们使用网上的一篇博客做数据源,在使用WebBaseLoader加载文档时,用bs4只将网页中 css样式为"post-header","post-con...
LangChain-04 RAG Retrieval-Augmented Generation 检索增强生成,LangChain中的"RAG"指的是"Retrieval-AugmentedGeneration",即检索增强生成。它是一种结合了检索(从大量数据中检索相关信息)和生成(基于检索到的信息生成文本)的技术,旨在改善和增强自然语言生成模型
applications. MongoDB Atlas Vector Search uses a technique calledk-nearest neighbors(k-NN) to search for similar vectors. k-NN works by finding the k most similar vectors to a given vector. The most similar vectors are the ones that are closest to the given...
在RAG项目中,我正在使用langchain。当我使用查询输入运行 QA 链时,此错误不断出现: ---> 结果 = qa_chain({'query': 问题}) ValueError:缺少一些输入键:{'...
Many developers find LangChain, an open-source library, can be particularly useful in chaining together LLMs, embedding models and knowledge bases. NVIDIA uses LangChain in its reference architecture for retrieval-augmented generation. The LangChain community provides its owndescription of a RAG proces...
Retrieval Augmented Generation (RAG) implementation through libraries like Tavily, LangChain, ChatGLM3 - kebijuelun/weblangchain_chatglm
AI Cloud OS: ⚡️Open-source AI LangChain-like RAG (Retrieval-Augmented Generation) knowledge database with web UI and Enterprise SSO⚡️, supports ChatGPT, Claude, DeepSeek R1, Llama, Gemini, HuggingFace, etc., chat bot demo: https://ai.casibase