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發(fā)簡信
IP屬地：浙江
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44.RAG項(xiàng)目-02-RAG項(xiàng)目-文本上傳WEB服務(wù)項(xiàng)目需求和思路 本項(xiàng)目以"某東商品衣服“為例，以衣服屬性構(gòu)建本地知識。使用者可以自由更新本地知識，用戶問題的答案也是基于本地知識生成的。 離線流程： 文本上傳WEB服務(wù) ap...
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43.RAG項(xiàng)目-01-RAG項(xiàng)目案例介紹RAG回顧 RAG即檢索、增強(qiáng)和生成，其主要分為2條線： 離線處理：向私有知識庫（向量存儲）源源不斷添加私有知識文檔。** 向知識庫添加來自未來的知識文檔（基于模型訓(xùn)練完成時(shí)...
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41.RAG開發(fā)-28-基于向量檢索構(gòu)建提示詞
檢索向量并構(gòu)建提示詞 向量存儲的實(shí)例，通過 add_texts(list[str])方法可以快速添加到向量存儲中。流程：1.先通過向量存儲檢索匹配信息2.將用戶提問和匹配信息...
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40.RAG開發(fā)-27-VectorStores向量存儲
Vector stores 向量存儲 基于LangChain的向量存儲，存儲嵌入數(shù)據(jù)，并執(zhí)行相似性搜索。 如圖，這是一個(gè)典型的向量存儲應(yīng)用，也即是典型的RAG流程。 這部分開...
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39.RAG開發(fā)-26-PyPDFLoader
PyPDFLoader LangChain內(nèi)支持許多PDF的加載器，我們選擇其中的PyPDFLoader使用。PyPDFLoader加載器，依賴PyPDF庫，所以，需要安裝它...
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38.RAG開發(fā)-25-TextLoader和文檔分割器
TextLoader 作用：讀取文本文件（如.txt），將全部內(nèi)容放入一個(gè)Document對象中。 RecursiveCharacterTextSplitter Recurs...
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Pydantic 介紹
?? Pydantic V2 入門與實(shí)戰(zhàn)指南（~=2.10.6 詳解） 適用于初學(xué)者到中級開發(fā)者，涵蓋核心概念、最佳實(shí)踐、版本控制策略及實(shí)際應(yīng)用示例?；?Pydantic v...
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37.RAG開發(fā)-24-JSONLoaderJSONLoader JSoNLoader用于將JSoN數(shù)據(jù)加載為Document類型對象。使用JsoNLoader需要額外安裝：pip install jq jq是一個(gè)跨平...
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36.RAG開發(fā)-23-CSVLoader
Documentloaders文檔加載器 文檔加載器提供了一套標(biāo)準(zhǔn)接口，用于將不同來源（如CSV、PDF_或JSON等）的數(shù)據(jù)讀取為LangChain的文檔格式。這確保了無論...
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35.RAG開發(fā)-22-Memory長期會話記憶
memory 長期會話記憶 FileChatMessageHistory類實(shí)現(xiàn)，核心思路： 基于文件存儲會話記錄，以session_id為文件名，不同session_id有不...
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34.RAG開發(fā)-21-Memoryl臨時(shí)會話記憶臨時(shí)記憶 如果想要封裝歷史記錄，除了自行維護(hù)歷史消息外，也可以借助Langchain內(nèi)置的歷史記錄附加功能。Langchain提供了History功能，幫助模型在有歷史記憶的...
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33.RAG開發(fā)-20-自定義函數(shù)加入鏈
RunnambeLambda 我們根據(jù)JsonOutputParser完成了多模型執(zhí)行鏈條的構(gòu)建。 除了JsonOutputParser這類固定功能的解析器之外 我們也可以自...
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32.RAG開發(fā)-19-JsonOutputParser和多模型執(zhí)行鏈
JsonOutputParser 正常情況下我們應(yīng)該有如下處理邏輯： 即: 上一個(gè)模型的輸出結(jié)果，應(yīng)該作為提示詞模版的輸入，構(gòu)建下一個(gè)提示詞，用來二次調(diào)用模型。 模型的輸出為...
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31.RAG開發(fā)-18-StrOutputParser字符串輸出解析器
StroutputParser字符串輸出解析器 有如下代碼，想要以第一次模型的輸出結(jié)果，第二次去詢問模型： StrOutputParser是LangChain內(nèi)置的簡單字符串...
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30.RAG開發(fā)-17-簡單理解Runnable接口Runnable接口 Langchain中的絕大多數(shù)核心組件都繼承了Runnable抽象基類(位于 langchain_core.runnables.base）。代碼：cha...
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29.RAG開發(fā)-16-[擴(kuò)展]或運(yùn)算符的重寫
** | 運(yùn)算符重載** 前文代碼中：chain = chat_prompt_template | model在語法上使用了 | 運(yùn)算符的重寫 在Python中，運(yùn)算符（如 ...
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28.RAG開發(fā)-15-Chain的基礎(chǔ)使用chain鏈 「將組件串聯(lián)，上一個(gè)組件的輸出作為下一個(gè)組件的輸入」是Langchain鏈（尤其是 | 管道鏈）的核心工作原理，這也是鏈?zhǔn)秸{(diào)用的核心價(jià)值：實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)化流轉(zhuǎn)與...
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27.RAG開發(fā)-14-ChatPromptTemplate的使用
ChatPromptTemplate PromptTemplate：通用提示詞模板，支持動(dòng)態(tài)注入信息。FewShotPromptTemplate：支持基于模板注入任意數(shù)量的示...