Langchain RAG开发

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 流程:用户提问,通过rag检索实时的各种信息(封存在i向量数据库里)来做匹配,然后再加提示词(相当于要求),最为喂给大模型回答

 

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langchain 输出聊天模型

字典简写方式支持变量注入

langchain使用嵌入模型

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 documents批量转向量

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 通过链条chain调用invoke来获得结果

 

 

.format填入数据

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 chain中链的使用:

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 解决通过链调用时,想让上一次模型调用的结果来输入给下一次模型,但是llm魔心给返回值是almessage,而model需要的是string这些,因此通过链加一个解析器转成string就能解决

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 自定义函数加入链:

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 临时记忆

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 长期会话记忆

 

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