原

LangChain 一个完整的例子

535人阅读 2023/10/5 17:08 总访问：2263530 评论：0 收藏：0 手机

分类: .net后台框架

![](https://img.tnblog.net/arcimg/hb/dcbb080269134178b1048148e5315d8f.png)
>#LangChain 一个完整的例子
[TOC]

## 简介

tn2>这是该 `LangChain` 极简入门系列的最后一讲。我们将利用过去9讲学习的知识，来完成一个具备完整功能集的LLM应用。该应用基于 `LangChain` 框架，以某 `PDF` 文件的内容为知识库，提供给用户基于该文件内容的问答能力。<br/>
我们利用 `LangChain` 的QA chain，结合 `Chroma` 来实现PDF文档的语义化搜索。示例代码所引用的是[AWS Serverless
Developer Guide](https://docs.aws.amazon.com/pdfs/serverless/latest/devguide/serverless-core.pdf)，该PDF文档共84页。

### 安装必要的 `Python` 包

```shell
!pip install -q langchain==0.0.235 openai chromadb pymupdf tiktoken
```

### 设置OpenAI环境

```python
import os
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = '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'
```

### 下载PDF文件AWS Serverless Developer Guide

```python
!wget https://docs.aws.amazon.com/pdfs/serverless/latest/devguide/serverless-core.pdf
PDF_NAME = 'serverless-core.pdf'
```

### 加载PDF文件

```python
from langchain.document_loaders import PyMuPDFLoader
docs = PyMuPDFLoader(PDF_NAME).load()

print (f'There are {len(docs)} document(s) in {PDF_NAME}.')
print (f'There are {len(docs[0].page_content)} characters in the first page of your document.')
```

tn2>拆分文档并存储文本嵌入的向量数据

```python
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.vectorstores import Chroma

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
split_docs = text_splitter.split_documents(docs)

embeddings = OpenAIEmbeddings()

vectorstore = Chroma.from_documents(split_docs, embeddings, collection_name="serverless_guide")
```

### 基于OpenAI创建QA链

```python
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain

llm = OpenAI(temperature=0)
chain = load_qa_chain(llm, chain_type="stuff")
```

### 基于提问，进行相似性查询

```python
query = "What is the use case of AWS Serverless?"
similar_docs = vectorstore.similarity_search(query, 3, include_metadata=True)
```

![](https://img.tnblog.net/arcimg/hb/530917a432df46b09a30dda3a8926948.png)

### 基于相关文档，利用QA链完成回答

```python
chain.run(input_documents=similar_docs, question=query)
```

![](https://img.tnblog.net/arcimg/hb/45db9f106a524c1998407f170180213a.png)

欢迎加群讨论技术，1群：677373950(满了，可以加，但通过不了)，2群：656732739

👈{{preArticle.title}}

👉{{nextArticle.title}}

评价

尘叶心繁

这一世以无限游戏为使命！

博主信息

排名

文章

粉丝

文章类别

.net后台框架 164篇

linux 17篇

linux中cve 1篇

windows中cve 0篇

资源分享 10篇

Win32 3篇

前端 28篇

传说中的c 4篇

Xamarin 9篇

docker 15篇

容器编排 101篇

grpc 4篇

Go 15篇

yaml模板 1篇

理论 2篇

LangChain 一个完整的例子

{{titleitem}} {{titleitem}}

{{titleitem}} {{titleitem}}