Langchain入门到实战-第三弹_from langchain.embeddings import ollamaembeddings

Langchain中RAG入门

Retrieval Augmented Generation 翻译成中文是“检索增强生成”

官网地址

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, 还要以官方信息为准

https://python.langchain.com/
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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
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• 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()
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• 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OllamaEmbeddings
  • vector 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 RecursiveCharacterTextSplitter
  
  text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter()
  documents = text_splitter.split_documents(docs)
  vector = FAISS.from_documents(documents, embeddings)
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• 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_chain
  
  prompt = ChatPromptTemplate.from_template("""Answer the following question based only on the provided context:
  
  <context>
  {context}
  </context>
  
  Question: {input}""")
  
  document_chain = create_stuff_documents_chain(llm, prompt)
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• 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_chain
  
  retriever = vector.as_retriever()
  retrieval_chain = create_retrieval_chain(retriever, document_chain)
  response = retrieval_chain.invoke({"input": "how can langsmith help with testing?"})
  response["answer"]
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更新计划

欲知后事如何, 请听下回分解