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2024/4/25 19:43:54
大模型从入门到应用——LangChain:链(Chains)-[链与索引:图问答(Graph QA)和带来源的问答(QA with Sources)]
分类目录:《大模型从入门到应用》总目录 图问答(Graph QA) 创建图 在本节中,我们构建一个示例图。目前,这对于较小的文本片段效果最好,下面的示例中我们只使用一个小片段,因为提取知识三元组对…
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大模型从入门到应用——LangChain:链(Chains)-[链与索引:检索式问答]
分类目录:《大模型从入门到应用》总目录 下面这个示例展示了如何在索引上进行问答: from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings from langchain.vectorstores import Chroma from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitte…
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大模型从入门到应用——LangChain:链(Chains)-[链与索引:问答的基础知识]
分类目录:《大模型从入门到应用》总目录 本文介绍如何使用LangChain在文档列表上进行问答。它涵盖了四种不同的链式类型: stuffmap_reducerefinemap_rerank 首先,我们需要准备数据,我们对一个向量数据库进行相似性搜索ÿ…
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自然语言处理从入门到应用——LangChain:链(Chains)-[通用功能:LLMChain和RouterChain]
分类目录:《自然语言处理从入门到应用》总目录 LLMChain LLMChain是查询LLM对象最流行的方式之一。它使用提供的输入键值(如果有的话,还包括内存键值)格式化提示模板,将格式化的字符串传递给LLM,并返回LLM…
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自然语言处理从入门到应用——LangChain:链(Chains)-[通用功能:SequentialChain和TransformationChain]
分类目录:《自然语言处理从入门到应用》总目录 SequentialChain 在调用语言模型之后,下一步是对语言模型进行一系列的调用。若可以将一个调用的输出作为另一个调用的输入时则特别有用。在本节中,我们将介绍如何使用顺序链来实现这一点。顺序…
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自然语言处理从入门到应用——LangChain:链(Chains)-[基础知识]
分类目录:《自然语言处理从入门到应用》总目录 在本文中,我们将学习如何在LangChain中创建简单的链式连接并添加组件以及运行它。链式连接允许我们将多个组件组合在一起,创建一个统一的应用程序。例如,我们可以创建一个链式连接&a…
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自然语言处理从入门到应用——LangChain:链(Chains)-[通用功能:自定义Chain和Chain的异步API]
分类目录:《自然语言处理从入门到应用》总目录 创建自定义Chain 要实现自己的自定义链式连接,我们可以子类化Chain并实现以下方法: from __future__ import annotations from typing import Any, Dict, List, Optional from pydantic impor…
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自然语言处理从入门到应用——LangChain:链(Chains)-[通用功能:链的保存(序列化)与加载(反序列化)]
分类目录:《自然语言处理从入门到应用》总目录 本文介绍了如何将链保存(序列化)到磁盘和从磁盘加载(反序列化)。我们使用的序列化格式是json或yaml。目前,只有一些链支持这种类型的序列化。随着时间的推移&…
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扑克牌游戏,两人接龙(数据结构:队列、栈、双向链表)
游戏规则: 1、将一副牌中的大小王去掉,剩余的52张牌(1-13)*4,洗牌后按顺序分配给两名选手(这里用的方法是随机抽取其中的一张牌发给选手); 2、随机抽取其中一人先出牌,…
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自然语言处理从入门到应用——LangChain:链(Chains)-[通用功能:LLMChain、RouterChain和SequentialChain]
分类目录:《自然语言处理从入门到应用》总目录 LLMChain LLMChain是查询LLM对象最流行的方式之一。它使用提供的输入键值(如果有的话,还包括内存键值)格式化提示模板,将格式化的字符串传递给LLM,并返回LLM…
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