如何使用RetrievalQAWithSourcesChain实现更详细的结果源(retrievalqawithsourceschain)

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如何使用RetrievalQAWithSourcesChain实现更详细的结果源

RetrievalQAWithSourcesChain是一种支持基于来源的Retriever Chain。它可以从不同的来源获取相关文本，提供更全面的检索结果。

使用RetrievalQAWithSourcesChain进行Question-answering with sources

1. 解析和创建RetrievalQAWithSourcesChain模型

RetrievalQAWithSourcesChain是一个用于在索引上进行问题回答的技术。通过解析和创建新模型实现。

2. 添加自定义提示到RetrievalQAWithSourcesChain类

使用自定义提示来增强RetrievalQAWithSourcesChain类的功能。

3. 将额外的数据添加到LLM知识中

使用RetrievalQAWithSourcesChain可以将额外的数据添加到LLM知识中，包括私有或实时数据。

4. 拆分答案和资源

使用qa_chain._split_sources(text)方法可以拆分字符串，获取生成的答案和资源。

在基于知识库的交互式聊天机器人中使用RetrievalQAWithSourcesChain

• 构建基于Faiss向量的知识库

利用Faiss向量构建基于知识库的交互式聊天机器人。

• 利用RetrievalQAWithSourcesChain返回答案和资源

使用RetrievalQAWithSourcesChain的返回结果，包括答案和资源。

处理RetrievalQAWithSourcesChain的错误

处理RetrievalQAWithSourcesChain可能出现的错误，如上下文长度超出限制。

RetrievalQAWithSourcesChain是什么？

答案：RetrievalQAWithSourcesChain是Langchain中的一个模型类，用于基于索引进行源问题回答，它结合了传统的检索技术和LLM生成模型。通过在多个索引中查找文档，它可以从不同来源获取相关文本，提供更全面的检索结果。

• 通过传统检索技术和LLM生成模型相结合，RetrievalQAWithSourcesChain能够从索引中查找文档。
• 它可以从不同的来源获取相关文本，提供更全面的检索结果。
• RetrievalQAWithSourcesChain可以应用于各种问答系统，提供更准确和详细的答案。