自然语言处理从入门到应用——LangChain：索引（Indexes）-[检索器（Retrievers）]-Toy模板网

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LangChain系列文章：

基础知识
快速入门
- 安装与环境配置
- 链（Chains）、代理（Agent:）和记忆（Memory）
- 快速开发聊天模型
模型（Models）
- 基础知识
- 大型语言模型（LLMs）
  - 基础知识
  - LLM的异步API、自定义LLM包装器、虚假LLM和人类输入LLM（Human Input LLM）
  - 缓存LLM的调用结果
  - 加载与保存LLM类、流式传输LLM与Chat Model响应和跟踪tokens使用情况
- 聊天模型（Chat Models）
  - 基础知识
  - 使用少量示例和响应流式传输
- 文本嵌入模型
  - Aleph Alpha、Amazon Bedrock、Azure OpenAI、Cohere等
  - Embaas、Fake Embeddings、Google Vertex AI PaLM等
提示（Prompts）
- 基础知识
- 提示模板
  - 基础知识
  - 连接到特征存储
  - 创建自定义提示模板和含有Few-Shot示例的提示模板
  - 部分填充的提示模板和提示合成
  - 序列化提示信息
- 示例选择器（Example Selectors）
- 输出解析器（Output Parsers）
记忆（Memory）
- 基础知识
- 记忆的类型
  - 会话缓存记忆、会话缓存窗口记忆和实体记忆
  - 对话知识图谱记忆、对话摘要记忆和会话摘要缓冲记忆
  - 对话令牌缓冲存储器和基于向量存储的记忆
- 将记忆添加到LangChain组件中
- 自定义对话记忆与自定义记忆类
- 聊天消息记录
- 记忆的存储与应用
索引（Indexes）
- 基础知识
- 文档加载器（Document Loaders）
- 文本分割器（Text Splitters）
- 向量存储器（Vectorstores）
- 检索器（Retrievers）
链（Chains）
- 基础知识
- 通用功能
  - 自定义Chain和Chain的异步API
  - LLMChain和RouterChain
  - SequentialChain和TransformationChain
  - 链的保存（序列化）与加载（反序列化）
- 链与索引
  - 文档分析和基于文档的聊天
  - 问答的基础知识
  - 图问答（Graph QA）和带来源的问答（Q&A with Sources）
  - 检索式问答
  - 文本摘要（Summarization）、HyDE和向量数据库的文本生成
代理（Agents）
- 基础知识
- 代理类型
- 自定义代理（Custom Agent）
- 自定义MRKL代理
- 带有ChatModel的LLM聊天自定义代理和自定义多操作代理（Custom MultiAction Agent）
- 工具
  - 基础知识
  - 自定义工具（Custom Tools）
  - 多输入工具和工具输入模式
  - 人工确认工具验证和Tools作为OpenAI函数
- 工具包（Toolkit）
- 代理执行器（Agent Executor）
  - 结合使用Agent和VectorStore
  - 使用Agents的异步API和创建ChatGPT克隆
  - 处理解析错误、访问中间步骤和限制最大迭代次数
  - 为代理程序设置超时时间和限制最大迭代次数和为代理程序和其工具添加共享内存
- 计划与执行
回调函数（Callbacks）

检索器（Retrievers）是一个通用的接口，方便地将文档与语言模型结合在一起。该接口公开了一个get_relevant_documents方法，接受一个查询（字符串）并返回一组相关文档。以下是支持的所有检索器列表：

Arxiv
AWS Kendra
Azure Cognitive Search
ChatGPT Plugin
Chroma
Cohere Reranker
Contextual Compression
Databerry
ElasticSearch BM25
kNN
LOTR（Merger Retriever）
Metal
Pinecone Hybrid Search
PubMed Retriever
Qdrant
SelfQuery
SVM
TF-IDF
Time Weighted VectorStore
VectorStore
Vespa
Weaviate Hybrid Search
Weaviate
Wikipedia
Zep

参考文献：
[1] LangChain官方网站：https://www.langchain.com/
[2] LangChain 🦜️🔗 中文网，跟着LangChain一起学LLM/GPT开发：https://www.langchain.com.cn/
[3] LangChain中文网 - LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架：http://www.cnlangchain.com/文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-663217.html

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