RAG (Retrieval-Augmented Generation) 是一种结合了检索和生成的技术，用于增强对话系统的性能。在RAG对话系统中，模型首先根据用户的输入从知识库中检索相关信息，然后使用这些信息来生成响应。 下面是一个基于RAG的对话系统的示例，使用LangChain库来实现： 首先，确保已经安装了LangChain库。你可以使用以下命令来安装： 1pip install langchain 接下来，我们需要一个知识库来提供检索功能。在这个示例中，我们将使用一个简单的文本文件作为知识库。假设你有一个名为knowledge_base.txt的文本文件，其中包含了一些与对话相关的知识。 现在，我们可以开始编写代码来实现基于RAG的对话系统。 1234567891011121314151617181920212223242526272829from langchain.document_loaders import TextLoader from langchain.retrieval import ExactMatcher from langchain.generat ...

正在学习 LangChain，先搞了个简单的 LangChain docker 环境，方便后面进行 LangChain 代码开发、运行，也避免各种环境的杂乱无章。主要思路如下： 1、编写一个Dockerfile，包含 LangChain 开发必要的软件包 2、编写一个简单的docker compose 文件，可以在开发目录加载 LangChain 环境 一、Dockerfile123456789101112131415161718FROM python:3.9-slim-bullseyeRUN apt-get -y update && \ pip install --upgrade pip && \ pip install langchain && \ pip install langchain_openai && \ pip install "langserve[all]" && \ pip install datasets && \ pip insta ...