基于Langchain+向量數(shù)據(jù)庫(kù)+ChatGPT構(gòu)建企業(yè)級(jí)知識(shí)庫(kù)

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近期直播：《基于 LLM 大模型的向量數(shù)據(jù)庫(kù)企業(yè)級(jí)應(yīng)用實(shí)踐》

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LangChain 是什么？

眾所周知 OpenAI 的 API 無(wú)法聯(lián)網(wǎng)的，所以如果只使用自己的功能實(shí)現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)搜索并給出回答、總結(jié) PDF 文檔、基于某個(gè) Youtube 視頻進(jìn)行問(wèn)答等等的功能肯定是無(wú)法實(shí)現(xiàn)的。

數(shù)據(jù)感知：將 LLM 模型鏈接到不同的數(shù)據(jù)源，比如：ChatGPT 訪問(wèn) PDF 等；

代理：允許與 LLM 模型進(jìn)行交互。

第一、支持 LLM 調(diào)用

• 支持多種模型接口調(diào)用：OpenAI、Hugging Face、AzureOpenAI ...
• 支持多種方式實(shí)現(xiàn)緩存記錄：In-Mem（內(nèi)存）、SQLite、Redis、SQL ...
• 支持流模式（類型打字機(jī)的效果）

第二、支持 Prompt 管理

• 支持多種自定義模板

第三、支持索引

• 支持文檔切割
• 支持 token 向量化
• 支持向量數(shù)據(jù)庫(kù)

第四、支持 Chain（鏈）

• 鏈允許我們將多個(gè)組件組合在一起，以創(chuàng)建一個(gè)單一的、連貫的應(yīng)用程序。比如：我們可以創(chuàng)建一個(gè)鏈，該鏈接受用戶輸入，使用提示模板對(duì)其進(jìn)行格式化，然后將格式化的響應(yīng)傳遞給 LLM。

第五、文檔加載器（Document Loader）

     顧名思義，這個(gè)就是從指定源進(jìn)行加載數(shù)據(jù)的， 比如：

• 文件夾 DirectoryLoader

• Azure 存儲(chǔ) AzureBlobStorageContainerLoader

• CSV文件 CSVLoader

• 印象筆記 EverNoteLoader

• Google網(wǎng)盤(pán) GoogleDriveLoader

• 任意的網(wǎng)頁(yè) UnstructuredHTMLLoader

• PDF PyPDFLoader

• S3 S3DirectoryLoader/S3FileLoader

• Youtube YoutubeLoader 等官方文檔地址：https://python.langchain.com/en/latest/modules/indexes/document_loaders.html

• 代碼實(shí)踐如下：

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文本切割（Text Splitters）

當(dāng)您想要處理長(zhǎng)文本時(shí)，有必要將該文本拆分為塊。聽(tīng)起來(lái)很簡(jiǎn)單，但這里有很多潛在的復(fù)雜性。在理想情況下，我們希望將語(yǔ)義相關(guān)的文本片段放在一起?！罢Z(yǔ)義相關(guān)”的含義可能取決于文本的類型。文本切割器的工作方式：

• 將文本拆分為語(yǔ)義有意義的小塊（通常是句子）
• 開(kāi)始將這些小塊組合成一個(gè)較大的塊，直到達(dá)到一定的大小（由某個(gè)函數(shù)測(cè)量）
• 達(dá)到一定大小后，將該塊設(shè)置為自己的文本段，然后開(kāi)始創(chuàng)建一個(gè)具有一些重疊的新文本塊（以保持塊之間的上下文）

默認(rèn)推薦的文本拆分器是 RecursiveCharacterTextSplitter。此文本拆分器采用字符列表。它嘗試基于第一個(gè)字符的拆分來(lái)創(chuàng)建塊，但如果任何塊太大，它就會(huì)移動(dòng)到下一個(gè)字符，依此類推。默認(rèn)情況下，它嘗試拆分的字符為 ["\n\n", "\n", " ", ""]。

文本切割代碼如下：

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向量化（向量數(shù)據(jù)庫(kù)）

第一、為什么 LLM 需要將文本內(nèi)容向量化

計(jì)算機(jī)最擅長(zhǎng)處理的就是數(shù)字，因此我們需要將文本（如單詞或者句子）轉(zhuǎn)化為數(shù)字，或者更具體地說(shuō)，轉(zhuǎn)化為向量。向量是一種數(shù)學(xué)對(duì)象，可以看作是一個(gè)有序的數(shù)字列表。這種將文本轉(zhuǎn)化為向量的過(guò)程就叫做向量化。

第二、什么是歐式距離

把它想象成在多維空間中兩點(diǎn)之間的直線距離。比如在二維空間（也就是平面）上，兩點(diǎn)之間的歐氏距離就是我們平時(shí)說(shuō)的直線距離。在三維空間中，也就是我們生活的物理世界中，兩點(diǎn)之間的歐氏距離就是我們通常意義上的空間直線距離。這個(gè)概念可以擴(kuò)展到更高的維度。

第三、歐式距離在文本分析中的作用

在文本分析中，歐氏距離常常被用來(lái)衡量?jī)啥挝谋荆ɑ蛘哒f(shuō)，兩個(gè)向量）的相似度。如果兩個(gè)向量之間的歐氏距離小，那么這兩段文本就被認(rèn)為是相似的；反之，如果歐氏距離大，那么這兩段文本就被認(rèn)為是不相似的。

第四、向量數(shù)據(jù)庫(kù)

顧名思義，專門(mén)設(shè)計(jì)用于高效存儲(chǔ)和檢索向量數(shù)據(jù)，向量數(shù)據(jù)庫(kù)檢索主要基于向量之間的距離或相似度。常用向量數(shù)據(jù)庫(kù)有：

• Chroma（開(kāi)源本地文件向量數(shù)據(jù)庫(kù)）
• Milvus（開(kāi)源分布式高性能數(shù)據(jù)庫(kù)）
• Pinecone（商業(yè)化分布式高性能數(shù)據(jù)庫(kù)）

代碼實(shí)踐如下：

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鏈(Chain)

可以把 Chain 理解為任務(wù)。一個(gè) Chain 就是一個(gè)任務(wù)，當(dāng)然也可以像鏈條一樣，一個(gè)一個(gè)的執(zhí)行多個(gè)鏈，常用 Chain 如下：

• LLMChain（適用于各種 LLM 鏈）
• load_qa_chain（ QA 問(wèn)答）
• ConversationalRetrievalChain（使用聊天記錄在文檔上進(jìn)行聊天）

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免費(fèi)超干貨 LLM 大模型直播

為了幫助同學(xué)們掌握好 LLM 大模型的向量數(shù)據(jù)庫(kù)企業(yè)級(jí)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)，明晚8點(diǎn)，我和陳東老師會(huì)開(kāi)一場(chǎng)直播和同學(xué)們深度聊聊大模型的向量化、向量數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)，請(qǐng)同學(xué)點(diǎn)擊下方按鈕預(yù)約直播，咱們明晚8點(diǎn)不見(jiàn)不散哦~~

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