from langchain_community.document_loaders import CSVLoader from langchain_community.vectorstores import Pinecone from langchain_openai import OpenAIEmbeddings from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter # 加载数据 loader = CSVLoader("customer_reviews.csv") documents = loader.load() # 文本...
from langchain.retrievers.multi_vector import MultiVectorRetriever from langchain.storage import InMemoryByteStore from langchain import PromptTemplate from langchain.chains import LLMChain # --- 配置项 --- # model_path = "../../models/Baichuan2-13B-Chat" embed_path = "../../models/bge-...
导入LangChain 基础包: fromlangchain.chat_modelsimportChatOpenAIfromlangchain.promptsimportChatPromptTemplatefromlangchain.schema.output_parserimportStrOutputParserfromlangchainimporthubobj=hub.pull("rlm/multi-vector-retriever-summarization") 这里引入了 langchain-hub 里面一个社区贡献的 prompt,看一下具体是怎...
fromlangchain_core.runnablesimportRunnablePassthrough fromlangchain_openaiimportChatOpenAI, OpenAIEmbeddings vectorstore = Chroma(embedding_function=OpenAIEmbeddings(), persist_directory="./chroma.db") # Retrieve and generate using the relevant snippets of the blog. retriever = vectorstore.as_retriever()...
LangChain Parent Document Retriever 实现原理(时序图) Parent Document Retriever 的实现流程如下: 使用两个文本分割器将原始文本分割成较大的块(父块)和较小的块(子块) 在向量存储(Vector Store)中仅存储较小的子块,因为在嵌入后它们能更准确地反映语义含义 在内存存储(Memory Store)中存储较大的父块,键是每...
LangChain 多向量检索器的核心流程: 1. 创建多向量检索器对象,传入向量存储、文档存储和文档 ID 键名。 2. 对每个文档: 生成唯一的文档 ID; (可选)将文档拆分成更小的块,将块存储到向量存储中,并将文档 ID 作为元数据; (可选)为文档创建摘要向量,存储到向量存储中,同样带上文档 ID 作为元数据; (可选)...
我们之前做的所有RAG实践以及LangChain实践,用到向量数据库时,都是临时创建一个向量数据库,然后将加载到的数据写入这个临时的数据库中。最后将临时的数据库作为Retriever去检索。当程序运行结束后,这个数据就被消灭了,下一次运行该程序,又得去拉一遍数据,切分一遍,创建一遍,灌入一遍数据。
python langchain BM25retriever 忽略单复数 python怎么忽略代码,我个人对陷阱的定义是这样的:代码看起来可以工作,但不是以你"想当然""的方式。如果一段代码直接出错,抛出了异常,我不认为这是陷阱。比如,Python程序员应该都遇到过的"UnboundLocalError",示例:对于"Un
The following example demonstrates how to use LangChain to interact with Text Embedding NIM using the NVIDIAEmbeddings Python class from the same langchain-nvidia-ai-endpoints package as the first example. First be sure that Text Embedding NIM is running. Since this example uses the nvidia/nv-em...
blob/main/10-Retriever/08-SelfQueryRetriever.ipynb) [](https://github.com/LangChain-OpenTutorial/LangChain-OpenTutorial/blob/main/10-Retriever/08-SelfQueryRetriever.ipynb)...