chainsxubuntu
社区干货
技术人年度回顾:大模型驱动的变革与影响|社区征文
from langchain.chains import LLMChainfrom langchain.chains.base import Chainfrom typing import Dict, Listclass ConcatenateChain(Chain): chain_1: LLMChain chain_2: LLMChain @property def input_keys(self) -> List[str]: # Union of the input keys of the two chains. all_input_vars = set(self.chain_1.input_keys).union(set(self.chain_2.input_keys)) return l...
5分钟,结合 LangChain 搭建自己的生成式智能问答系统
from langchain.chains import RetrievalQAllm = ChatGLM()retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"vector_field": "message_embedding", "text_field":"message", "metadata_field":"message_metadata"})qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm,retriever=retriever)qa_chain({"query": query})```调试可以看到提示词: { // We're in the initial phase that associates signatures // with the functions. Note this may be called multiple times // in HOC chains like _s(hoc1(_s(hoc2(_s(actualFunction))))). if (!savedType) { // We're in the innermost call, so this is the actual type. savedType = type; hasCustomHooks = typeof get...
5分钟,结合 LangChain 搭建自己的生成式智能问答系统
from langchain.chains import RetrievalQA llm = ChatGLM() retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"vector_field": "message_embedding", "text_field":"message", "metadata_field":"message_metadata"}) qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm,retriever=retriever) qa_chain({"query": query}) ```调试可以看到提示词:
特惠活动
chainsxubuntu-优选内容
chainsxubuntu-相关内容
容器服务发布 Kubernetes v1.26 版本说明
s IPTables Chains Are Not API。 在 Kubernetes v1.26 不再支持 CRI v1alpha2 且要求容器运行时必须支持 CRI v1,即 Kubernetes v1.26 最低要求使用 Containerd 1.6,升级集群节点时,需要先将 Containerd 升级到 1.6.0 及以上版本。 在 Kubernetes v1.26,新增动态资源分配功能,用于 Pod 之间和 Pod 内部容器之间请求、共享资源,支持用户提供参数初始化资源。该功能处于 Alpha 阶段,需要启用 DynamicResourceAllocation 特性门控和...
5分钟,结合 LangChain 搭建自己的生成式智能问答系统
from langchain.chains import RetrievalQA llm = ChatGLM() retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"vector_field": "message_embedding", "text_field":"message", "metadata_field":"message_metadata"}) qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm,retriever=retriever) qa_chain({"query": query}) ```调试可以看到提示词: retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"vector_field": "message_embedding", "text_field":"message", "metadata_field":"message_metadata"}) qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm,retriever=retriever) qa_chain({"query": query}) ```调试可以看到提示词: