LLMs之RAG:基于LangChain框架利用ChatGPT的API实现一个与在线网页交互的对话机器人—五大思路步骤—加载文档WebBaseLoader网址文件→文档分割(chunk_size=50

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了LLMs之RAG:基于LangChain框架利用ChatGPT的API实现一个与在线网页交互的对话机器人—五大思路步骤—加载文档WebBaseLoader网址文件→文档分割(chunk_size=50。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

LLMs之RAG:基于LangChain框架利用ChatGPT的API实现一个与在线网页交互的对话机器人—五大思路步骤—加载文档WebBaseLoader网址文件→文档分割(chunk_size=500)→文本嵌入化(OpenAIEmbeddings)并存储到向量库(Chroma)→构造Prompt(拉取一个对象并将其返回为 LangChain对象)→定义LLMs(ChatOpenAI)→输入查询文本来构造RAG chain并利用LLMs生成响应

目录

相关文章文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-719509.html

到了这里,关于LLMs之RAG:基于LangChain框架利用ChatGPT的API实现一个与在线网页交互的对话机器人—五大思路步骤—加载文档WebBaseLoader网址文件→文档分割(chunk_size=50的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • AIGC:【LLM(二)】——LangChain:由LLMs驱动的应用开发框架

    在过去几年中,大型语言模型 (LLM) 席卷了人工智能世界。随着 OpenAI 的 GPT-3 在 2020 年的突破性发布,我们见证了 LLM 的受欢迎程度稳步上升,并且随着该领域最近的进步而愈演愈烈。这些强大的 AI 模型为自然语言处理应用开辟了新的可能性,使开发人员能够在聊天机器人、问

    2024年02月06日
    浏览(42)
  • TS版LangChain实战:基于文档的增强检索(RAG)

    LangChain是一个以 LLM (大语言模型)模型为核心的开发框架,LangChain的主要特性: 可以连接多种数据源,比如网页链接、本地PDF文件、向量数据库等 允许语言模型与其环境交互 封装了Model I/O(输入/输出)、Retrieval(检索器)、Memory(记忆)、Agents(决策和调度)等核心组件

    2024年02月05日
    浏览(40)
  • 机器学习周刊 第4期:动手实战人工智能、计算机科学热门论文、免费的基于ChatGPT API的安卓端语音助手、每日数学、检索增强 (RAG) 生成技术综述

    机器学习周刊第4期聚焦了AI实战教程、热门计算机科学论文、基于ChatGPT的安卓端语音助手、数学定理分享以及前沿的检索增强(RAG)生成技术综述。

    2024年02月02日
    浏览(46)
  • 【Langchain】+ 【baichuan】实现领域知识库【RAG】问答系统

    本项目使用 Langchain 和 baichuan 大模型, 结合领域百科词条数据(用xlsx保存),简单地实现了领域百科问答实现。

    2024年02月21日
    浏览(30)
  • LangChain:大型语言模型(LLMs)-- ChatGLM

    1. 介绍 LangChain 是一个领先的框架,用于构建由大型语言模型(LLM)驱动的应用程序。在这个框架内,ChatGLM 作为一个重要的组件,为用户提供了强大的双语(中文-英文)对话功能。ChatGLM 基于通用的语言模型(GLM)框架,拥有数十亿级别的参数,确保了其对话的流畅性和准确

    2024年04月09日
    浏览(35)
  • LangChain源码逐行解密之LLMs(一)

    LangChain源码逐行解密之LLMs(一) 18.1 LangChain应用程序演示 本节会以一个简单的应用程序为切入点,进入到LangChain的源码部分,带领大家贯通整个LangChain最核心的框架源码,我们的应用程序不会太复杂,只是分析LangChain源码的切入点或者入口点。 如图18-1所示,是应用程序的页面

    2024年02月13日
    浏览(22)
  • 使用langchain打造自己的大型语言模型(LLMs)

    我们知道Openai的聊天机器人可以回答用户提出的绝大多数问题,它几乎无所不知,无所不能,但是由于有机器人所学习到的是截止到2021年9月以前的知识,所以当用户询问机器人关于2021年9月以后发送的事情时,它无法给出正确的答案,另外用户向机器人提问的字符串(prompt)长度

    2024年02月02日
    浏览(34)
  • 【Java-LangChain:使用 ChatGPT API 搭建系统-6】处理输入-链式 Prompt Chaining Prompts

    在本章中,我们将学习如何通过将复杂任务拆分为一系列简单的子任务来链接多个 Prompt。 您可能会想,为什么要将任务拆分为多个 Prompt,而不是像我们在上一个视频中学习的那样,使用思维链推理一次性完成呢?我们已经证明了语言模型非常擅长遵循复杂的指令,特别是像

    2024年02月07日
    浏览(35)
  • #langchain | RAG |富文本一致性解析 | NLP # langchain支持的9种PDF内容提取方式

    参考文件: langchain_community.document_loaders.pdf.AmazonTextractPDFLoader How to Extract Data From PDFs Using AWS Textract With Python Amazon Textract langchain-pdf

    2024年04月24日
    浏览(35)
  • 基于LLMs的多模态大模型(Visual ChatGPT,PICa,MM-REACT,MAGIC)

    当LLMs已经拥有了极强的对话能力后,如何使其拥有视觉和语音等多模态能力是紧接而来的热点(虽然GPT4已经有了),这个系列将不定期更新一些利用LLMs做多模态任务的文章。 直觉上,如果直接训练一个类似chatgpt架构的多模态框架一定会消耗非常大的数据和计算量,此外如

    2024年02月06日
    浏览(66)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包