基于langchaingo实现知识库对接本地模型ollama的分步探索

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在前边的两篇文章中,首先介绍了当下最火热的本地大语言模型管理框架 ollama 的入门,之后又单独开了一篇介绍的核心概念及问题,谈到 rag 的问题之后,最后我得出的结论是,劝退,劝退你,也劝退我自己。但,且慢,上篇文章已经把理论,以及流程都介绍完了,那,不亲自上手玩一玩,岂不是显得太过纸上谈兵了。因此,这篇就是通过一个简单的示例,结合 langchaingo 来实现一下自己开发 rag 应用的整个流程。

本文介绍了使用langchaingo实现开发rag应用的流程。首先将知识库内容切分并向量化存入向量数据库,然后通过相似性检索找出匹配度高的答案,包装好Prompt。最后调用大语言模型进行分析并返回最终答案。通过示例代码演示了整个流程。文章提到调优可以提高结果预期值。

基于langchaingo实现知识库对接本地模型ollama的分步探索
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