LangChain 整合
學習如何將 Rememberizer 作為 LangChain 檢索器整合，以便為您的 LangChain 應用程序提供強大的向量數據庫搜索功能。
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學習如何將 Rememberizer 作為 LangChain 檢索器整合，以便為您的 LangChain 應用程序提供強大的向量數據庫搜索功能。
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Rememberizer 通過 RememberizerRetriever 類別與 LangChain 整合，使您能夠輕鬆地將 Rememberizer 的語義搜索功能納入您的 LangChain 驅動的應用程序中。本指南說明了如何設置和使用此整合，以構建具有訪問您的知識庫的高級 LLM 應用程序。
LangChain 是一個流行的框架，用於構建大型語言模型（LLMs）應用程序。通過將 Rememberizer 與 LangChain 整合，您可以：
在 RAG（檢索增強生成）應用程序中使用您的 Rememberizer 知識庫
創建可以訪問您的文檔和數據的聊天機器人
構建利用您的知識的問答系統
開發可以搜索和推理您信息的代理
該整合可在 langchain_community.retrievers 模塊中使用。
在開始之前，您需要：
一個已創建的 Rememberizer 帳戶，並擁有 Common Knowledge
一個用於訪問您的 Common Knowledge 的 API 金鑰
安裝了 LangChain 的 Python 環境
安裝所需的套件：
如果您計劃使用 OpenAI 模型（如下例所示）：
有兩種方式來驗證 RememberizerRetriever：
環境變數：設置 REMEMBERIZER_API_KEY 環境變數
直接參數：在初始化檢索器時直接傳遞 API 金鑰
RememberizerRetriever 類別接受這些參數：
top_k_results
int
10
從搜索中返回的文檔數量
rememberizer_api_key
str
None
用於身份驗證的 API 金鑰（如果設置為環境變量則為可選）
在幕後，檢索器會向 Rememberizer 的搜索端點發送 API 調用，並帶有其他可配置參數：
prev_chunks
包含匹配塊之前的塊數（預設：2）
next_chunks
包含匹配塊之後的塊數（預設：2）
return_full_content
是否返回完整文檔內容（預設：true）
這是一個使用 LangChain 從 Rememberizer 獲取文檔的簡單示例：
os.environ["REMEMBERIZER_API_KEY"] = "rem_ck_your_api_key"
retriever = RememberizerRetriever(top_k_results=5)
docs = retriever.get_relevant_documents(query="向量嵌入是如何工作的？")
if docs: print(f"文件: {docs[0].metadata['name']}") print(f"內容: {docs[0].page_content[:200]}...")
此範例創建一個從 Rememberizer 檢索信息並使用 GPT-3.5 來形成答案的問答系統：
os.environ["REMEMBERIZER_API_KEY"] = "rem_ck_your_api_key" os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_openai_api_key"
retriever = RememberizerRetriever(top_k_results=5) llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm=llm, chain_type="stuff", # 最簡單的方法 - 只需將所有文檔放入提示中 retriever=retriever, return_source_documents=True )
response = qa_chain.invoke({"query": "在人工智慧的背景下，RAG 是什麼？"})
print(f"答案: {response['result']}") print("\n來源:") for idx, doc in enumerate(response['source_documents']): print(f"{idx+1}. {doc.metadata['name']}")
os.environ["REMEMBERIZER_API_KEY"] = "rem_ck_your_api_key" os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_openai_api_key"
retriever = RememberizerRetriever(top_k_results=5) llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo") memory = ConversationBufferMemory( memory_key="chat_history", return_messages=True )
conversation = ConversationalRetrievalChain.from_llm( llm=llm, retriever=retriever, memory=memory )
questions = [ "什麼是 RAG？", "大型語言模型如何使用它？", "這種方法的限制是什麼？", ]
for question in questions: response = conversation.invoke({"question": question}) print(f"問題：{question}") print(f"回答：{response['answer']}\n")
rememberizer_retriever = RememberizerRetriever(top_k_results=3) web_retriever = WebResearchRetriever(...) # 配置另一個檢索器
ensemble_retriever = EnsembleRetriever( retrievers=[rememberizer_retriever, web_retriever], weights=[0.7, 0.3] # Rememberizer 的結果具有更高的權重 )
在傳遞給 LLM 之前檢查原始搜索結果，以識別檢索問題
有關創建 Common Knowledge 和生成 API 金鑰的詳細說明，請參見 。
LangChain
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Rememberizer
Rememberizer 中的
- 一種 AI 整合的替代方法
