《基于langchain RAG问答应用实战》电子书下载

哈喽！伙伴们，我是小智，你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天，我们将一起深入AI的奇妙世界，探索“《基于langchain RAG问答应用实战》电子书下载”，并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知，只需唤醒你的潜能！”跟着小智的步伐，我们终将学有所成，学以致用，并发现自身的更多可能性。话不多说，现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

《基于langchain RAG问答应用实战》电子书下载：

这篇文章介绍了如何基于LangChain框架开发一个简单的RAG（Retrieval-Augmented Generation）问答应用，具体是基于百度百科中的藜麦数据。以下是文章的主要内容：

一、前言
​​介绍​​：本文旨在使用百度百科中的藜麦数据，通过LangChain框架实现一个简单的RAG问答应用。
​​软件资源​​：需要的软件包括CUDA 11.7、Python 3.10、PyTorch 1.13.1+cu117以及LangChain库。

二、环境搭建
​​1.下载代码​​：未详细说明具体的下载步骤。
2.​​构建环境​​：
-使用conda创建名为py310_chat的新环境。
-激活该环境。
​​3.安装依赖​​：安装必要的Python包，包括datasets, langchain, sentence_transformers, tqdm, chromadb, langchain_wenxin。

三、RAG问答应用实战
1.​​数据构建​​：将藜麦数据从百度百科保存到名为藜.txt的文件中。
​​2.本地数据加载​​：使用LangChain的TextLoader加载数据。
​​3.文档分割​​：使用LangChain的CharacterTextSplitter按固定字符长度（128）分割文档。
​​4.向量化&数据入库​​：
-使用Hugging Face的m3e-base模型对分割后的文档进行嵌入。
-将嵌入后的数据存储到Chroma向量数据库中。
-进行相似性搜索，例如查询“藜一般在几月播种?”。
5.​​Prompt设计​​：设计一个简单的Prompt模板，用于生成回答。在实际应用中需要根据场景特点进行调优。
​​6.RetrievalQAChain构建​​：
-选择Wenxin作为LLM（Large Language Model）。
-使用ConversationalRetrievalChain构建问答链，结合历史聊天记录进行检索和生成回答。
-示例查询：“藜怎么防治虫害?”。
7.​​高级用法​​：
-针对多轮对话场景，增加question_generator对历史对话记录进行压缩生成新的问题。
-使用combine_docs_chain对检索得到的文本进一步融合。
-示例查询：“藜麦怎么防治虫害?”。

文章详细描述了如何使用LangChain框架构建一个基于藜麦数据的RAG问答应用，涵盖了从环境搭建、数据加载、文档分割、向量化、Prompt设计到问答链构建的全过程。通过这个示例，展示了如何在多轮对话场景中优化问答系统的性能。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“《基于langchain RAG问答应用实战》电子书下载”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！