本文详细介绍了如何利用langchain与chromadb的`persist_directory`参数来持久化向量嵌入数据库。通过在数据库创建时指定存储路径，可以有效地将向量数据及其索引保存到本地文件系统，从而避免在后续应用中重复进行耗时的嵌入计算。教程涵盖了数据库的创建与持久化，以及如何从已保存的目录中重新加载数据库，确保了开发效率和资源优化。 …

本文探讨了如何在不建立实时数据库连接的情况下，利用数据库模式信息驱动大型语言模型（llm）生成sql语句。我们将介绍通过手动提供模式文本、构建自定义工具等方法，绕过传统数据库链的限制，实现高效、安全的sql生成，并提供实践指导与注意事项。 引言：离线SQL模式的必要性 在利用大型语言模型（LLM）进行SQL生成时，一个常见且重要的需求是能够在没有实…

本文深入探讨了langchain csv/pandas dataframe agent在处理数据分析任务时，可能遇到的一个常见问题：代理返回json格式的函数调用而非直接执行。核心原因在于所选llm与openai函数调用格式不兼容。文章提供了两种有效的解决方案：一是切换至支持openai函数调用的模型，二是改用如`zero_shot_react_d…

本文深入探讨了在使用langchain和rag（检索增强生成）处理pdf文档时，检索准确性不足的常见问题。文章重点分析了嵌入模型选择对检索性能的关键影响，并提供了使用huggingface嵌入模型和不同大型语言模型（llm）的优化策略与代码示例，旨在帮助开发者构建更高效、更精准的rag系统，确保从文档中正确匹配所需信息。 引言：Langchain …

langchain结合检索增强生成（rag）技术，在构建基于私有文档的问答系统时展现出巨大潜力。然而，开发者常会遇到一个挑战：即便文档中明确包含问题的答案，rag系统也可能无法准确检索到相关的文档片段，导致生成不准确或不完整的回答。这在处理结构化程度较高的faq（常见问题解答）类pdf文档时尤为突出。 RAG检索不准确的常见原因分析 Langcha…

本教程旨在指导用户如何在基于langchain的rag（检索增强生成）应用中，利用langserve实现动态输入。我们将重点介绍如何通过langchain表达式语言（lcel）构建可接受动态问题和语言参数的链，并将其部署为langserve服务，从而允许用户在运行时灵活地提供输入，实现交互式问答体验。 引言：Langserve与动态RAG的结合 在…