LangChain中的RetrievalQAWithSourcesChain – 一个强大的检索问答模型(retrievalqawithsourceschain)

RetrievalQAWithSourcesChain 检索问答模型

RetrievalQAWithSourcesChain是LangChain中的一个强大的检索问答模型，它可以通过索引进行问题回答。

提供检索问答和来源的能力

RetrievalQAWithSourcesChain模型具备以下功能：

• 基于索引进行问题回答。
• 能够从索引中查找文档。
• 可通过解析和创建简介和评论生成社交媒体内容。
• 支持检索问答模型和来源链的创建。

使用源文档进行问答

RetrievalQAWithSourcesChain模型提供了在索引上使用源文档进行问答的功能。通过使用RetrievalQAWithSourcesChain模型，可以轻松从索引中查找文档并回答用户的问题。

示例

下面是一些关于RetrievalQAWithSourcesChain模型的示例：

• RetrievalQAWithSourcesChain可以用于基于索引的问题回答。
• RetrievalQAWithSourcesChain可以通过检索相关信息来生成社交媒体内容。
• RetrievalQAWithSourcesChain可以从索引中查找文档，以便提供准确的答案。

RetrievalQAWithSourcesChain和RetrievalQA的区别

RetrievalQAWithSourcesChain和RetrievalQA是LangChain中两个不同的问题回答模型。它们之间的区别如下：

RetrievalQA

• RetrievalQA是用于基于索引的问题回答的模型。
• 它可以从索引中查询文档，以提供准确的答案。
• 它主要关注问题和答案之间的匹配。

RetrievalQAWithSourcesChain

• RetrievalQAWithSourcesChain扩展了RetrievalQA的功能。
• 它不仅可以从索引中查询文档，还可以使用源文档进行问题回答。
• 它可以生成包括简介和评论等社交媒体内容。
• 它在查询和回答问题时可以通过源文档提供更多信息和背景。

from langchain.chains import RetrievalQAWithSourcesChain

# 创建一个新的链
chain = RetrievalQAWithSourcesChain.from_chain_type("chain_type")

# 添加自定义的提示
chain.add_prompt("prompt")

RetrievalQAWithSourcesChain：增强LLM知识的RAG技术

RetrievalQAWithSourcesChain是一种利用RAG技术增强LLM（Language Model）知识的方法。通过添加额外的数据，可以提高问题回答的准确性和可信度。

RetrievalQAWithSourcesChain简介

RetrievalQAWithSourcesChain通过使用RAG技术来增强LLM的知识。RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种检索增强生成模型，它由信息检索系统和seq2seq生成器组成。与传统的语言模型相比，RAG模型可以随时更新和补充内部知识，而无需重新训练整个模型。

使用RetrievalQAWithSourcesChain的优势

使用RetrievalQAWithSourcesChain可以带来以下优势：

• 增加知识来源：RetrievalQAWithSourcesChain在回答问题时，可以在响应中添加引用，让用户看到信息的来源。
• 提高回答准确性：通过利用额外的数据，RetrievalQAWithSourcesChain可以更准确地回答问题，尤其是对于需要特定领域知识的问题。

RetrievalQAWithSourcesChain的应用案例

以下是一些RetrievalQAWithSourcesChain的应用案例：

1. 在线问答系统：RetrievalQAWithSourcesChain可以应用于在线问答系统，帮助用户获得更准确、可信的答案。
2. 智能助理：通过将RetrievalQAWithSourcesChain应用于智能助理中，可以提供更全面、可靠的信息和建议。
3. 知识图谱构建：RetrievalQAWithSourcesChain可以辅助构建知识图谱，将来自不同来源的信息进行整合和分析。

如何使用RetrievalQAWithSourcesChain

使用RetrievalQAWithSourcesChain的步骤如下：

1. 导入库：从langchain.chains导入RetrievalQAWithSourcesChain。
2. 创建RetrievalQAWithSourcesChain对象：使用RetrievalQAWithSourcesChain.from_chain_type创建RetrievalQAWithSourcesChain对象，并指定相应的参数。
3. 调用方法：使用创建的RetrievalQAWithSourcesChain对象调用相应的方法，如回答问题的方法。

RetrievalQAWithSourcesChain示例代码

以下是使用RetrievalQAWithSourcesChain的示例代码：

from langchain.chains import RetrievalQAWithSourcesChain

# 创建RetrievalQAWithSourcesChain对象
qa_with_sources = RetrievalQAWithSourcesChain.from_chain_type(...)

# 调用方法
answer = qa_with_sources.answer_question(...)

通过使用RetrievalQAWithSourcesChain，可以增强LLM的知识，提高问题回答的准确性和可信度。

retrievalqawithsourceschain的常见问答Q&A

问题1：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，可以从不同的来源获取相关文本，提供更全面的检索结果。

• 例如，它可以从知识库中获取相关说明、解释和示例。
• 它还可以通过迭代的方式在多个源文档中查找答案，并追踪结果。
• 这种方法适用于解决长文本问题，并提供更详细和准确的结果。

问题2：RetrievalQAWithSourcesChain 与 RetrievalQA 有何区别？

答案：RetrievalQAWithSourcesChain 是 RetrievalQA 的扩展，在多个信息源之间建立链式结构，提供了更全面的上下文与透明度。

• RetrievalQA 是一种直接根据检索结果回答问题的方法，适用于简单的问答应用。
• RetrievalQAWithSourcesChain 在 RetrievalQA 的基础上，通过结合多个信息源，提供了更全面的上下文和透明度。
• 通过多轮迭代的方式，RetrievalQAWithSourcesChain 实现了对多个源文档的检索和结果追踪，并返回 AI 是基于哪个文档回答的内容。

问题3：RetrievalQAWithSourcesChain 如何添加自定义提示语？

答案：要给 RetrievalQAWithSourcesChain 添加自定义提示语，可以通过自定义 prompt 参数来实现。

• 您可以在创建 RetrievalQAWithSourcesChain 对象时，通过解析和修改原始模型来添加自定义提示语。
• 通过在 prompt 参数中指定自定义的提示语，可以确保模型根据您的需要进行回答。
• 例如，您可以通过 prompt 参数向模型提供具体的问题或相关信息，以获得更准确的回答。

问题4：RetrievalQAWithSourcesChain 的工作原理是什么？

答案：RetrievalQAWithSourcesChain 的工作原理是综合使用检索技术和语言模型生成技术，实现对问题的回答。

• 首先，通过使用传统的检索技术，从索引中查找相关的文档或文本块。
• 然后，利用语言模型生成技术，对找到的文档进行处理，生成模型能够理解和回答特定领域的问题。
• 通过结合这两种技术，RetrievalQAWithSourcesChain 能够从多个来源获取相关文本，并提供更全面和准确的检索结果。

问题5：RetrievalQAWithSourcesChain 如何获取更详细的结果来源？

答案：要获取更详细的结果来源，可以使用 RetrievalQAWithSourcesChain 类中的 sources 字段。

• 在查询结果中，sources 字段包含了与回答相关的文档或来源。
• 通过访问 sources 字段，您可以获得关于回答的更多详细信息和来源。
• 这对于用户了解回答的来源和可信度非常有帮助。

问题6：RetrievalQAWithSourcesChain 在API中遇到的上下文长度错误如何解决？

答案：如果在使用 RetrievalQAWithSourcesChain 的 API 中遇到上下文长度错误，您可以尝试限制上下文长度，并调整查询的方式来解决。

• 您可以通过设置参数 max_tokens_limit 来限制上下文的长度，这样可以避免超出模型的限制。
• 同时，您可以调整查询的方式，减少上下文的长度，或者将问题切分成多个较短的问题进行查询。
• 这样可以确保模型能够正常处理您的查询，同时避免上下文长度错误。

问题7：RetrievalQAWithSourcesChain 在 Langchain 中的用途是什么？

答案：在 Langchain 中，RetrievalQAWithSourcesChain 是用于基于索引进行源问题回答的一种模型类，具有广泛的应用用途。

• 例如，它可以用于构建具有详细结果来源的检索式问答系统。
• 它还可以组合 Milvus 向量数据库和 GPT3.5，构建一个 RAG（Retrieval-augmented generation） 应用程序。
• 通过利用 RetrievalQAWithSourcesChain，可以从不同的来源获取相关文本，并提供更全面和准确的检索结果。