流程:用户提问,通过rag检索实时的各种信息(封存在i向量数据库里)来做匹配,然后再加提示词(相当于要求),最为喂给大模型回答
langchain 输出聊天模型
字典简写方式支持变量注入
langchain使用嵌入模型
documents批量转向量
通过链条chain调用invoke来获得结果
.format填入数据
chain中链的使用:
解决通过链调用时,想让上一次模型调用的结果来输入给下一次模型,但是llm魔心给返回值是almessage,而model需要的是string这些,因此通过链加一个解析器转成string就能解决
自定义函数加入链:
临时记忆
长期会话记忆
