浅谈网站建设的目的和意义,网站建设属于什么税种,学校网站建设调查报告,php做的网站模板下载Langchain入门到实战 Langchain中RAG入门官网地址Langchain概述代码演示调用RAG功能更新计划 Langchain中RAG入门
Retrieval Augmented Generation 翻译成中文是“检索增强生成”
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声明: 由于操作系统, 版本更新等原因, 文章所列内容不一定100%复现, 还要以官方信息… Langchain入门到实战 Langchain中RAG入门官网地址Langchain概述代码演示调用RAG功能更新计划 Langchain中RAG入门
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https://python.langchain.com/Langchain概述 LangChain是一个用于开发由大型语言模型LLM驱动的应用程序的框架。 代码演示调用RAG功能 Retrieval chain可以是sql数据库中的数据, 互联网上的数据, 本文以向量数据库为例 安装本次运行必要的包 pip install beautifulsoup4
pip install faiss-cpu使用 WebBaseLoader加载我们想要建立索引的数据 from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
loader WebBaseLoader(https://docs.smith.langchain.com/user_guide)docs loader.load()接下来需要embedding model和vector store embedding model的作用是讲一个一个单词以向量表示, 比如我, 用一个512维的一维向量表示为[0.122334455, 2.54433222,…], 本例使用OllamaEmbeddingsvector store是用来存放向量的数据库, 本例使用FAISS from langchain_community.embeddings import OllamaEmbeddings
embeddings OllamaEmbeddings()from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplittertext_splitter RecursiveCharacterTextSplitter()
documents text_splitter.split_documents(docs)
vector FAISS.from_documents(documents, embeddings)创建一个包含问题并根据检索内容生成答案的一个chain from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chainprompt ChatPromptTemplate.from_template(Answer the following question based only on the provided context:context
{context}
/contextQuestion: {input})document_chain create_stuff_documents_chain(llm, prompt)从向量数据库中检索内容, 并让大模型根据已有知识回答问题 from langchain.chains import create_retrieval_chainretriever vector.as_retriever()
retrieval_chain create_retrieval_chain(retriever, document_chain)
response retrieval_chain.invoke({input: how can langsmith help with testing?})
response[answer]更新计划
欲知后事如何, 请听下回分解
