使用LangChain和Llama-Index实现多重检索RAG

最新推荐文章于 2025-04-18 10:34:30 发布
最新推荐文章于 2025-04-18 10:34:30 发布
阅读量3k 收藏 13
点赞数 28
分类专栏： # 大语言模型LLM 文章标签： langchain llama microsoft
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/csdn1561168266/article/details/137930879
版权
本文介绍了查询扩展技术中的多查询检索策略，如何通过在原始查询基础上生成相关查询来提升搜索效率和准确性。特别关注了LangChain和Llama-Index中的实现方法，以及OpenAI模型在生成查询和子问题处理中的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

大家好，在信息检索的世界里，查询扩展技术正引领着一场效率革命。本文将介绍这一技术的核心多查询检索，以及其是如何在LangChain和Llama-Index中得到应用的。

1.查询扩展

查询扩展是一种信息检索技术，通过在原始查询的基础上增加相关或同义的词汇和短语来优化搜索结果。这种方法能够丰富查询的语义，提高检索系统的准确性和相关性。

在查询扩展的众多策略中，多查询检索是其中的一种。它通过生成多个相关的查询请求，从而拓宽搜索范围，帮助用户更全面地获取所需信息。这种技术尤其适用于处理复杂的查询需求，能够有效提高信息检索的效率和质量。

2.机制

系统在接到查询请求后，会先通过高级语言模型生成一个与原查询相近的新查询。这个新查询随后用于在Llama-Index中检索相关文档，从而获取与原查询高度相关的信息，增强上下文理解，确保结果更精准、更符合用户的实际需求。

图片

2次LLM交互：为精确生成查询，流程包括向大型语言模型（LLM）并行发出两次请求：初次使用gpt3模型，之后可能提升至gpt4或其他高级模型，以获取更丰富的查询结果。

3.实现方法

3.1 LangChain

loader = UnstructuredPDFLoader(FILE_NAME)
docs = loader.load()

text_splitter = Senten
最低0.47元/天 解锁文章
【LangChain编程：从入门到实践】多文档联合检索 2
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
06-23 87
【LangChain编程：从入门到实践】多文档联合检索 1.背景介绍 在当今信息爆炸的时代，如何高效地从海量文档中提取有用信息成为了一个重要的研究课题。传统的单文档检索方法已经无法满足复杂的查询需求，多文档联合检索应运而生。LangChain作为一种新兴的编程框架，提供
图数据库 NebulaGraph 发布了业界首个基于知识图谱的 RAG：基于知识图谱的检索增强生成
洛阳泰山的博客
07-12 1569
在信息过载的时代，通过梳理海量数据以提供引人入胜且易于理解的准确搜索结果已经成为一场艰难的战斗。传统的搜索增强技术往往在处理复杂查询和聊天 GPT 等尖端技术带来的高需求时表现不佳。这就是图 RAG 进入的地方——这是由 NebulaGraph 制造的一个改变游戏规则的概念，它承诺彻底改革该领域。“图RAG” 是一个由 Neo4j 领先的概念。这项技术利用知识图谱与大语言模型（LLMs）相结合，为搜索引擎提供更全面的上下文理解能力。它可以帮助用户以更低的成本获得更智能、更精确的搜索结果。
Ollama+LangChain+LLamaIndex打造本地化大模型聊天机器人
2401_85378759的博客
02-18 1412
Ollama，这是一个开源的大语言模型平台，它允许用户在本地环境中运行、创建和共享大型语言模型。Ollama提供了丰富的功能和特性，使得用户可以在自己的计算机上轻松地部署和运行大型语言模型。链接：https://ollama.com/下载点击安装即可。默认情况下，ollama模型的存储目录如下：设置新的下载路径：如果想更改这个默认路径，需要设置一个新的环境变量OLLAMA_MODELS，这个环境变量应该指向想要保存模型的新目录。模型仓库：https://ollama.com/library。
AI 应用开发工具LangChain 和 LlamaIndex 的详细说明
最新发布
爱的叹息的专栏
04-18 906
AI 应用开发工具LangChain 和 LlamaIndex 的详细说明
使用langchain及llama_index实现基于文档（长文本）的相似查询与询问
热门推荐
HYY的博客
05-31 1万+
langchain是一个功能强大的库，它为我们提供了许多方便的工具和模型，包括OpenAI模型。它通过链式调用的方式将这些组件连接在一起，创造出一个连贯的应用程序。同时，langchain还提供了内存组件Memory，可以帮助我们管理之前的聊天消息，以及Indexes和Agents等功能。LlamaIndex（GPT Index）是一个用于LLM应用的数据框架，集成了langchain及chatgpt相关应用，更便于我们实现结构化数据和高级检索的相关功能。
使用LangChain与LlamaIndex进行LLM推理
ppoojjj的博客
07-08 353
在现代AI技术中，语言模型（LLM）起到了至关重要的作用。本文将介绍如何使用LangChain与LlamaIndex结合进行LLM推理，并通过实际案例展示其应用。运行上述代码后，您将看到推理结果逐步输出，这体现了模型的流式完成功能。安装完成后，我们可以开始进行代码编写。
比较LlamaIndex和LangChain，选择适合的大模型RAG框架
csdn1561168266的博客
06-24 3273
大家好，大型语言模型（LLMs）正引领人工智能技术的创新浪潮。自从OpenAI推出ChatGPT，企业、开发者纷纷寻求定制化的AI解决方案，从而催生了对开发和管理这些模型的工具和框架的巨大需求。LlamaIndex和LangChain作为两大领先框架，二者各自的特点和优势，将决定它们在不同场景下的应用。本文介绍这两个框架的主要差异，帮助大家做出明智的选择。
使用LlamaIndex实现简单的混合搜索引擎
qq_29929123的博客
07-27 590
"""自定义检索器，实现语义搜索和混合搜索。""""""初始化参数。"""raise ValueError("无效的模式。")"""根据查询检索节点。
向量检索与 RAG 实践：关键概念、应用场景与高效索引实战
qq_38334677的博客
01-07 1660
在当代信息爆炸的时代，如何从海量数据中精准地找出与用户需求最为匹配的内容，成为了亟待解决的问题。传统的文本检索方法更多依赖于关键词匹配或基于倒排索引的策略。然而，随着自然语言处理、语义理解以及深度学习的飞速发展，越来越多的场景需要更高层次、更具语义化的检索方式。在此背景下，向量检索（Vector Search）应运而生。向量检索，本质上就是将文本、图像、音频或者更广义的高维数据用向量（通常是浮点数数组）的形式表示，并在检索阶段将待查询的数据也转化为向量，进而通过计算相似度来判断“匹配程度”的一种检索方式。
《AI大模型开发笔记》企业RAG技术实战（二）
qq837993702的博客
03-23 955
接上一篇《AI大模型开发笔记》企业RAG技术实战（一）
LLM本地知识库问答系统（一）：使用LangChain和LlamaIndex从零构建PDF聊天机器人指南
wshzd的博客
08-27 4391
如果你需要得到之前关于寻找苹果上季度收入的问题的答案，我们首先需要在嵌入Chroma等数据库的基础上进行相似性搜索或语义搜索，以提取相关信息，并将这些信息提供给LLM模型来获得答案。起初，我们的想法是用特定的数据对模型进行微调，以实现这一目标，但这可能成本高昂，并且需要庞大的数据集。上面的大部分代码都是非常基本的。随着大型语言模型（LLM）（如ChatGPT和GPT-4）的兴起，现在比以往任何时候都更容易构建比普通熊更智能的智能聊天机器人，并且可以浏览堆积如山的文档，为您的输入提供准确的响应。
【LangChain】检索器之MultiQueryRetriever
山鬼谣的专栏
07-24 3678
现在的搜索，其实是基于向量库的检索，本质上是距离的检索。而我们搜索的措辞的微妙变化，会产生不同的结果，这需要我们手动调整，这个工作枯燥乏味。，可以基于你给出的问题，生成多个相关问题。通过生成多角度问题，来自动调整这种微妙的措施变化。指定llm。
【LangChain编程：从入门到实践】多文档联合检索
AI大模型应用之禅
06-27 759
【LangChain编程：从入门到实践】多文档联合检索 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 在
RAG - langchain + llamaindex + qwen
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
03-24 903
一、项目说明 二、准备 1、安装依赖包 2、下载数据集 三、代码调用 引入模型 Embedding 类 LlamaIndexRetriever torch_gc 定义 QianWenChatLLM 加载知识库文件，构建向量数据库 创建 对话模板
整合LlamaIndex与LangChain构建高级的查询处理系统
deephub
05-22 5545
代理RAG是一种基于代理的RAG实现方式。本篇文章将介绍如何将LlamaIndex和LangChain整合使用，创建一个既可扩展又可定制的代理RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用程序，利用两种技术的强大功能，开发出能够处理复杂查询并提供精准答案的高效应用程序。通过这种方式，代理RAG能够在提供答案的同时，考虑到信息的来源多样性和质量，从而在提供答案时实现更高的准确性和相关性。可以看到，我们的例子完美的结合了2者的优势，通过引入多个代理可以进一步提高系统的效率和精准度。
基于 llama-index与Qwen大模型实现RAG
uncle_ll的博客
02-13 1857
LlamaIndex和Langchain都是比较成熟的RAG和Agent框架，这里基于llama实现RAG框架，大模型选用阿里的开源模型Qwen大模型。可以实现Qwen2.5 与外部数据（例如文档、网页等）的连接，利用 LlamaIndex 与 Qwen2.5 快速部署检索增强生成（RAG）技术。RAG（Retrieval-Augmented Generation）即检索增强生成，是一种结合了信息检索和语言生成技术的方法，旨在提高语言模型在生成文本时的准确性、相关性和实用性。模型来检索英文文档，下载。
45 LlamaIndex中的简单融合检索器：多查询与多索引的结合
xycxycooo的博客
08-21 627
在本示例中，我们将介绍如何结合多个查询和多个索引的检索结果。检索到的节点将作为所有查询和索引中的top-k返回，并处理任何节点的去重。
使用 Llama-Index、Llama 3 和 Qdrant 构建高级重排-RAG 系统
数智笔记
05-07 1966
RAG = 密集向量检索（R）+ 上下文学习（AG）检索：为所提问的问题找到参考文献。增强：将参考文献添加到提示中。生成：改进所提问的答案。在 RAG 中，我们通过将一系列文本文档或文档片段编码为称为向量嵌入的数值表示来处理它们。每个向量嵌入对应于一个单独的文档片段，并存储在称为向量存储的数据库中。负责将这些片段编码为嵌入的模型称为编码模型或双编码器。这些模型在大量数据集上进行训练，使它们能够创建出单个向量嵌入中文档片段的强大表示。为了避免幻觉，RAG 利用与 LLM 的推理能力分开的事实知识来源。
RAG进阶(一): 多重查询(Multi Query)
weixin_42608414的博客
04-19 4733
今天我们学习了如何如何避免在做RAG检索时，由于查询语句因人而异而导致检索结果不够全面和完整。我们的主要方法是当用户在做检索时，我们让LLM基于用户的查询语句再生成多个查询语句，这些由LLM生成的查询语句能够从多个视角用户的查询语句进行补充。这样可以使得LLM能够更加准确的理解用户查询语句的真正含义从而给出更加完整且全面的答案。
使用LlamaIndex与中转API进行多引擎查询的指南
qq_29929123的博客
07-10 509
使用中转API设置OpenAI模型Settings.llm = OpenAI(api_base="http://api.wlai.vip", model="gpt-3.5-turbo") //中转API# 初始化存储上下文nodes,nodes,
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

python慕遥

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值