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小墨宝

814人浏览 · 2025-10-04 22:57:27

小墨宝 · 2025-10-04 22:57:27 发布

简介

了解到

什么是大型语言模型
什么是Langchain 一个框架，开发基于大模型语言为基础的应用智能体，问答系统等，通过langchain统一的去调用ai大模型
如何利用Langchain 开发AI应用

场景：
1.用户提问–> 大模型----->输出
2.用户提问—>提示词模版 + 大模型 ------>输出
3.用户提问—>提示词模版 + 大模型 + 记忆 ------>输出
4.用户提问—>提示词模版 + 大模型 + 记忆+工具 ------>输出
5.用户提问—>提示词模版 + 大模型 + 记忆+工具+向量化数据库 ------>输出

1.什么是大型语言模型 = 鹦鹉学舌

人工智能的一种工具，用来解析自然语言，达到与机器的i一个自然对话，
语言模型有很多，大型的意思就是指回答的更加全面，例如天气类app你问天气，他可能只会回答天气相关的东西

2.为什么要使用langchain

大模型有一些弊端，无法直接联网，训练的数据有截止时间，无法访问第三方api,也没法记录私有数据，所有就需要langchain
这其实就是一个基础deepseek大模型的一个应用程序
在这里插入图片描述

2.RAG架构解锁增强生成

精准解决大模型知识冻结和大模型知识幻觉的问题

3.Agent

Agent =llm 大语言模型 + Toos 工具 + memroy 记忆能力 + planning 决策能力 +Action 行动能力
能不能用工具来区分是智能体还是大模型

4.安装jupyter notebook + langchain

1.pycharm 新建项目
2.pip install jupyter
3.pip install langchain

5.选择chatGPT 官网获取密钥

官网选择登陆 https://openai.com/zh-Hans-CN/api/
登陆选择API平台，然后就是注册登陆，然后创建API key

6.使用PoloAPI 国内访问openai模型或者使用closeai (推荐)

PoloAPI有点坑用了两天账号被封了
https://poloai.top/console/token
直接注册创建令牌。需要冲点钱
在这里插入图片描述

6.创建一个llm模块

1.项目根目录下创建一个 .env文件

OPENAI_API_KEY = “sk-xxxxxxx”
OPENAI_BASE_URL = “https://poloai.top/v1”

import os
import dotenv
from langchain_openai import OpenAI

dotenv.load_dotenv()
llm = OpenAI()
str1 = llm.invoke('写一首春天的诗')
print(str1)

在这里插入图片描述

3.模型调用的分类

角度1:
非对话模型： LLMs Text Model 仅支持单次对话，不支持上下文
对话模型： Chat Models （推荐）
嵌入模式： Embedding models

角度2:按照模型调用时，参数书写位置的不同 api-key base_url model-name
硬编码方式：将参数写在代码中
使用环境变量
使用配置文件（推荐）

角度3：具体api的调用
使用langchain 提供的API （推荐）
使用OpenAI 官方提供的API
使用其他平台提供的API

参数
model=“gpt-4o-mini”, #默认使用的是 gpt-3.5-turbo 模型
base_url=“https://poloai.top/v1”,
api_key=“sk-ZuJxxxx”
temperature=0, #控制模型输出随机性 0 的话每次输出都是一样的建议 0.3，0.5精准模式 0.8平衡模式 1创意模式
max_tokens=20

1.非对话模型

import os
import dotenv
from langchain_openai import OpenAI

dotenv.load_dotenv()
llm = OpenAI()
str1 = llm.invoke('写一首春天的诗')
print(str1)

2.对话模型

#对话模式
from langchain_openai import ChatOpenAI
import dotenv

# dotenv.load_dotenv()
# 调用对话模型
# chat_model = ChatOpenAI(
#     # model="gpt-4o-mini", #默认使用的是 gpt-3.5-turbo 模型
#     base_url="https://poloai.top/v1",
#     api_key="sk-ZuJczuFpKnBHYyHNpVQlcd91BFPIY0Yn34OgANeb7bxkVMAC"
# )

chat_model = ChatOpenAI(
#     其他参数
    temperature=0, #控制模型输出随机性 0 的话 每次输出都是一样的 建议 0.3，0.5精准模式 0.8平衡模式 1创意模式
    max_tokens=20

)

res = chat_model.invoke('理想L6这车多少钱？')

print(res.content)

在这里插入图片描述

7.体会使用各个平台api

1.百度千帆平台
2.阿里云百炼平台
3.智谱的GLM
4。硅基流动平台

8.模型调用

消息列表 SystemMessage,HumanMessage AIMessage
多轮对话大模型本身是没有记忆能力的

from langchain_core.messages import SystemMessage,HumanMessage,AIMessage

syste_message = SystemMessage(content='你是一个英语专家嘛',additional_kwargs={"tool":"invoke_func1"})
human_message = HumanMessage(content='帮我定制一个英语六级学习计划')
# ai_message = AIMessage(content = '我不致痘')
message = [syste_message,human_message]  # 只回答最后一个问题

print(message)

res1 = chat_model.invoke(message)
print(res1.content)

模型调用方法：

1.invoke()/stream() 阻塞式非流式输出流失输出
2.batch() 批量
3.ainvoke()/astream() 异步阻塞式

batch

message = [HumanMessage(content='梦幻西游手游好玩嘛')]
message1 = [HumanMessage(content='今年什么新能源车很火')]

messageBox = [message,message1]
chat_model.batch(messageBox)

返回的是一个列表【AIMessage,AIMessage】

9.流式输出

from langchain_core.messages import SystemMessage,HumanMessage,AIMessage
import dotenv
dotenv.load_dotenv()
# 1.获取对话模型
chat_model = ChatOpenAI(
    streaming=True
)
message = [HumanMessage(content='梦幻西游手游好玩嘛')]

# 2.调用对话模型
for chunk in  chat_model.stream(message):
    print(chunk.content,end='',flush=True) #

10.提示词模版

1.LLM提示模版 PromptTemplate

format 和 invoke
format 返回的是一个字符串参数给变量赋值
invoke 返回 StringPromptValue 参数是字典的方式

from langchain_core.prompts import PromptTemplate
# 创建 实例
#template = PromptTemplate(
#  template='你是一个{role},你的名字叫{name}',
#  input_variables=['role','name']
#)
template = PromptTemplate.from_template(
    template='你是一个{role},你的名字叫{name}',
)

#部分提示词模版
# 方式1
# template = PromptTemplate.from_template(
#     template='你是一个{role},你的名字叫{name}',
#     partial_variables={'name':'partial_variables'}
# )
# 方式二
# template = PromptTemplate.from_template(
#     template='你是一个{role},你的名字叫{name}',
# ).partial(name='ddddd')


# 变量赋值
# prompt = template.format(role = '人工智能专家')
prompt = template.invoke(input = {"role" : '人工智能专家'})

2.ChatPromptTemplate

1.实例化方式：1.构造函数 2。from_message()
2.调用提示词模版的方法
1.invoke(),format(),format_message(),format_prompt()
3.更丰富的实例化参数
4.结合LLM 。
5.插入消息列表 MessagePlaceholder

#%% md
# ChatPromptTemplate
1.实例化方式：1.构造函数 2。from_message()
2.调用提示词模版的方法
    1.invoke(),format(),format_message(),format_prompt()
3.更丰富的实例化参数
4.结合LLM 。
5.插入消息列表 MessagePlaceholder
#%%
from langchain.chains.question_answering.map_reduce_prompt import messages
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder

# messages [('角色'，内容)]
# 方式一
# chat = ChatPromptTemplate(
#     messages=[
#         ("system",'你是一个ai助手，你的名字叫{name}'),
#         ("human","我的问题是{question}")
#     ],
#     input_variables = ['name','question']
# )

# 方式二
# chat = ChatPromptTemplate(
#     [
#         ("system",'你是一个ai助手，你的名字叫{name}'),
#         ("human","我的问题是{question}")
#     ]
# )

# 方式三 推荐
chat = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system",'你是一个ai助手，你的名字叫{name}'),
        ("human","我的问题是{question}")
    ]
)




# 方式1 推荐 返回的是一个 ChatPromptValue
# temp = chat.invoke(input={'name':'杨杰','question':'1+1=几'})

# 方式二 format 返回str
# temp = chat.format(name='杨杰',question='1+1=几')

# 方式三 format_messages  返回一个list
# temp = chat.format_messages(name='杨杰',question='1+1=几')

# 方式四 format_messages  返回一个ChatPromptValue
temp = chat.format_prompt(name='杨杰',question='1+1=几')

print(temp,type(temp))

# 将ChatPromptValue 转换为message list
# temp = temp.to_messages() list
# temp = temp.to_string() string

更丰富的实例化参数类型

本质：不管是构造方法还是使用from_message都是传入消息列表，从调用上来讲他们的message参数list中的元素类型是可以多样的

1.字符串类型。
2.字典类型
3.消息类型
4.元组构成的列表常用
5.chat提示词模版类型
6.消息提示词模版类型

字符串默认是human 返回list

messages = [
    '我的问题是{xxx}'
]

字典类型返回list

messages = [
    {
        'role':'system',
        'content':'我的问题是{xxx}'
    }
]

消息类型返回list 这里放变量没用要使用变量使用消息提示词模版

messages = [
    SystemMessage(content='xxxxx')
]

chat提示词模版类型返回list

mode = ChatPromptTemplate([])
messages = [
    mode
]

消息提示词模版类型返回list

# 创建消息
sys = "你是一个专家{name}"
system_message = SystemMessagePromptTemplate.from_templatte(sys)

messages = [
    system_message
]

结合LLM使用 + 插入消息列表 MessagesPlaceholder

from  langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import  ChatPromptTemplate
from langchain_core.messages import HumanMessage,AIMessage
import dotenv
from langchain_core.prompts.chat import MessagesPlaceholder


dotenv.load_dotenv()


model = ChatOpenAI()

messages1 = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ('system','你是一个ai助手,你的名字叫{name}'),
        # ('human','我的问题是{question}')
        # 不知道角色 可以用 MessagesPlaceholder
        MessagesPlaceholder(variable_name='msg')
    ]
)

# messages = messages1.invoke(input={'name':'yang','question':'1+6=?'})

messages = messages1.invoke(input={
    'name':'yang',
    'msg':[HumanMessage(content='我的问题是：1+1+2=？'),AIMessage(content='1+1+2=5')]
})

res = model.invoke(messages)

print(res)

3.FewShotPromptTemplate: 与PromptTemplate 一起使用

from tkinter.scrolledtext import example

from langchain_core.prompts import PromptTemplate, FewShotPromptTemplate
from  langchain_openai import ChatOpenAI
import  dotenv
dotenv.load_dotenv()
# 创建 实例

template = PromptTemplate.from_template(
    template='input:{input}\noutput:{output}',
)
# 提供一些示例
examples = [
    {'input':'北京天气怎么样','output':'北京市'},
    {'input':'南京下雨了吗','output':'南京市'},
]
FewS = FewShotPromptTemplate(
    example_prompt=template,
    examples = examples,
    suffix='input:{input}\noutput:', #声明在示例后面的提示词模版
    input_variables= ['input']
)

fff = FewS.invoke({'input':'杭州会下雨吗'})

chat = ChatOpenAI(
    temperature=0.5,
    max_tokens=20,
)

data = chat.invoke(fff)
print(data)

4.FewShotChatMessagePromptTemplate 与ChatPromptTemplate 一起使用

#%% md

#%% md
# 少量示例的提示词模版的使用

FewShotPromptTemplate: 与PromptTemplate 一起使用

FewShotChatMessagePromptTemplate 与ChatPromptTemplate 一起使用


Example seleectors 示例选择器
#%% md
FewShotPromptTemplate的使用
#%%
from tkinter.scrolledtext import example

from langchain_core.prompts import PromptTemplate, FewShotPromptTemplate
from  langchain_openai import ChatOpenAI
import  dotenv
dotenv.load_dotenv()
# 创建 实例

template = PromptTemplate.from_template(
    template='input:{input}\noutput:{output}',
)
# 提供一些示例
examples = [
    {'input':'北京天气怎么样','output':'北京市'},
    {'input':'南京下雨了吗','output':'南京市'},
]
FewS = FewShotPromptTemplate(
    example_prompt=template,
    examples = examples,
    suffix='input:{input}\noutput:', #声明在示例后面的提示词模版
    input_variables= ['input']
)

fff = FewS.invoke({'input':'杭州会下雨吗'})

chat = ChatOpenAI(
    temperature=0.5,
    max_tokens=20,
)

data = chat.invoke(fff)
print(data)
#%% md
FewShotChatMessagePromptTemplate 与ChatPromptTemplate 一起使用
#%%

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate,FewShotChatMessagePromptTemplate
import  dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI
dotenv.load_dotenv()

# messages [('角色'，内容)]

# 提供一些示例
examples = [
    {'input':'2🐦2','output':'4'},
    {'input':'2🐦3','output':'8'},
]

# 定义示例的消息格式提示词模版
exp = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ('human','{input}是多少'),
    ('ai','{output}')
])

chatF = FewShotChatMessagePromptTemplate(
    examples = examples,
    example_prompt=exp
)

chat = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system",'你是一个数学天才'),
        chatF,
        ("human","我的问题是{input}")
    ]
)

nn = ChatOpenAI()
# 示例的顺序很重要
nn.invoke(chat.invoke(input='2🐦6')).content

# print(data.content)

5.PromptTemplate

管道，将一个结果给到另一个结果再给到下一个结果

6.自定义模版 BasePromptTemplate

xxxxx

7.持久化提示词

yaml 或 json文件

prompt.yaml

_type:
  'prompt'
input_variables:
  ['name','what']

prompt.json

{
  "_type": "prompt",
  "input_variables": ["name","what"],
  "template": "请给{name}讲一个{what}的故事"
}

使用

from langchain_core.prompts import  load_prompt
import dotenv

dotenv.load_dotenv()

# prompt = load_prompt('prompt.yaml',encoding='UTF8')
prompt = load_prompt('prompt.json',encoding='UTF8')
prompt.invoke(input={'name':'年轻人','what':'滑稽'})

11.输出解析器

1.str

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser, JsonOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
import dotenv


dotenv.load_dotenv()

chat = ChatOpenAI()
template_message = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ('system','你是一个靠谱的{role}'),
    ('human','我的问题是{question}')
]).invoke(input={'role':'人工智能专家','question':'人工智能英文怎么说'})

# AIMessage
data  = chat.invoke(template_message)
# print(data,type(data))

# 1.字符串解析
parser = StrOutputParser()
data = parser.invoke(data)
print(data,type(data))

2.json

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser, JsonOutputParser
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import OpenAI
import dotenv


dotenv.load_dotenv()

chat = OpenAI()
parser = JsonOutputParser()
template_message = PromptTemplate.from_template(
    template = '回答用户的查询\n 满足的格式为{format_ins}\n 问题为{question}\n',
    partial_variables= {'format_ins' : parser.get_format_instructions()}
).invoke(input={'question':'告诉我一个笑话'})

data  = chat.invoke(template_message)
# print(data,type(data))

print(data,type(data))

3.XML解析器

from langchain_core.output_parsers.xml import XMLOutputParser
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
import dotenv

# 加载环境变量（包含OpenAI API密钥）
dotenv.load_dotenv()

# 初始化模型
llm = ChatOpenAI()

# 创建XML解析器
parser1 = XMLOutputParser()

# 创建提示模板，指定输出格式
template = """
问题：{question}
使用格式：{format_instructions}
"""

prompt = PromptTemplate(
    template=template,
    input_variables=["question"],
    partial_variables={"format_instructions": parser1.get_format_instructions()}
)

# 创建处理链：提示模板 -> 模型 -> 解析器  加上parser1后返回一个字典
chain = prompt | llm | parser1
result = chain.invoke(input={"question": "生成成龙简短的电影记录，使用中文回复"})
print(result)

12.Ollama 本地运行大模型的集成框架

https://www.bilibili.com/video/BV1ZppNzHEY4?spm_id_from=333.788.videopod.episodes&vd_source=2f295d79f6aef9aa782b01873c3964c5&p=39

13.chains将多个组件串联形成可复用的工作流

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser, JsonOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
import dotenv


dotenv.load_dotenv()

chat = ChatOpenAI()
template_message = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ('system','你是一个靠谱的{role}'),
    ('human','我的问题是{question}')
])

parser = StrOutputParser()
# template_message.invoke()
#chat.invoke(template_message.invoke())
#paarser.innvoke(chat.invoke(template_message.invoke()))
chain = template_message | chat | parser
result = chain.invoke(input={'role':'人工智能专家','question':'人工智能英文怎么说，问题用q表示，答案用a表示'})

print(result)

1.LLMChian

1.基础链

import dotenv
from langchain.chains.llm import LLMChain
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI

dotenv.load_dotenv()

llm = ChatOpenAI()

# 提示词模版
template_pro = ChatPromptTemplate.from_messages(
   [
       ('system','你是一个数学高手'),
       ('human','帮我解决如下的数学问题{question}')
   ]
)

#verbose 详细执行过程
chain = LLMChain(llm=llm,prompt=template_pro,verbose=True)
res = chain.invoke(input={'question':'1+1+2+3 = ?'})

print(res)

2.顺序链 SimpleSequentialChain

第一个输出结果就是第二个输入的值

import dotenv
from langchain.chains.llm import LLMChain
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from  langchain.chains.sequential import SimpleSequentialChain

dotenv.load_dotenv()

llm = ChatOpenAI()

# 提示词模版
template_pro = ChatPromptTemplate.from_messages(
   [
       ('system','你是一位梦幻西游手游的玩家'),
       ('human','帮我解决如下的梦幻西游手游的问题{question}')
   ]
)

#verbose 详细执行过程
chain_a = LLMChain(llm=llm,prompt=template_pro,verbose=True)

# 提示词模版
template_pro1 = ChatPromptTemplate.from_messages(
   [
       ('system','你非常善于总结'),
       ('human','针对一个提问的完整回答：{kno}'),
       ('human','根据上述回答概括下20字以内')
   ]
)

#verbose 详细执行过程
chain_b = LLMChain(llm=llm,prompt=template_pro1,verbose=True)

final_chain = SimpleSequentialChain(
    chains=[chain_a,chain_a],
    verbose=True
)


res = final_chain.invoke({'input':'现在玩梦幻西游手游去哪里可以下载？'})

print(res)

3.顺序链SequentialChain

import dotenv
from langchain.chains.llm import LLMChain
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.chains.sequential import SimpleSequentialChain, SequentialChain

dotenv.load_dotenv()

llm = ChatOpenAI()

# 提示词模版
template_pro = ChatPromptTemplate.from_messages(
   [
       ('system','你是一位各个领域的知名教授'),
       ('human','帮我解决如下的梦幻西游手游的问题{question}，并且{action}')
   ]
)

#verbose 详细执行过程
chain_a = LLMChain(
    llm=llm,
    prompt=template_pro,
    verbose=True,
    output_key='chain_aa_key'
)

# 提示词模版
template_pro1 = ChatPromptTemplate.from_messages(
   [
   # 这里也可以使用question/action 作为变量
       ('system','你非常善于总结'),
       ('human','针对一个提问的完整回答：{chain_aa_key}'),
       ('human','根据上述回答概括下20字以内')
   ]
)

#verbose 详细执行过程
chain_b = LLMChain(
    llm=llm,
    prompt=template_pro1,
    verbose=True,
    output_key='chain_b_key'
)

# 一定要声明出两个变量
final_chain = SequentialChain(
    chains=[chain_a,chain_b],
    input_variables=['question','action'],
    output_variables=['chain_aa_key','chain_b_key'],  # 都输出 a 跟 b的结果
    verbose=True
)


res = final_chain.invoke({'question':'现在玩梦幻西游手游去哪里可以下载？','action':'地址给我发出来'})

print(res['chain_b_key'])

4.数学链解决数学问题

5.路由链

6.文档链

7.creaate_sql_query_chain 新chain

在这里插入图片描述

8.create_stuff_documents_chain

将多个文档内容合并成一个长文本

14.Memory 记忆模式

1.InMemoryChatMessageHistory 基础存储只存储一个列表

import dotenv
from langchain_core.chat_history import InMemoryChatMessageHistory
from langchain_openai import ChatOpenAI

dotenv.load_dotenv()
llm = ChatOpenAI()
# 内存中的容器
history  = InMemoryChatMessageHistory()

# 添加消息存储
history.add_user_message('你好')
# history.add_message('系统消息')
history.add_ai_message('很高兴认识你')

history.add_user_message('1+2=?')


data = llm.invoke(history.messages)
print(data.content)

2.ConversationBufferMemory

记录完整对话记录里面把包含 PromptTemplate ChatPromptTemplate

import dotenv
from langchain.memory.buffer import ConversationBufferMemory
from langchain_openai import ChatOpenAI
from  langchain_core.prompts import PromptTemplate,ChatPromptTemplate,MessagesPlaceholder
from langchain.chains.llm import LLMChain

dotenv.load_dotenv()
llm = ChatOpenAI()
# 内存中的容器 return_messagesTrue 返回的是list False 是返回字符串
memory  = ConversationBufferMemory(return_messages=True)
# memory  = ConversationBufferMemory(return_messages=True,memory_key='xxxx') #这个xxxx对应下面模版xxxx的位置，默认是history
#
# # 添加消息存储 input = human  output = ai
# memory.save_context(inputs={'input':'你好,我叫小明'},outputs={'output':'很高兴认识您'})
# memory.save_context(inputs={'human':'帮我计算一下1+2+3=？'},outputs={'ai':'6'})
#
# print(memory.load_memory_variables({}))
#
# # 返回的字典结构的key叫history
#
# print(memory.chat_memory.message) # 这个是直接打印出history的值




# 结合提示词模版
# prompt_template = PromptTemplate.from_template(
#     template="""
#         你可以与人类对话啊，\n当前的对话啊历史：{xxxx}，\n人类的问题是：{question}
#     """
# )



prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ('system','你是一个与人类对话的机器人'),
    MessagesPlaceholder(variable_name='history'),
    ('human','问题：{question}')
])

chain = LLMChain(llm=llm,prompt=prompt_template,memory=memory)
# data = chain.invoke({'question':'你好，我的名字叫小明'})
# print(data) # 这里第一次打印 history 空的  执行完后存储
# data = chain.invoke({'question':'我叫什么名字呢'})
# print(data)

data = chain.invoke({'question':'中国的首都在哪里'})
print(data) # 这里第一次打印 history 里面就已经放进去值了  执行过程中存储
data = chain.invoke({'question':'我刚刚问了什么'})
print(data)

3.ConversationChain 也是完整存储记录

import dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

dotenv.load_dotenv()
llm = ChatOpenAI()
# prompt_template = PromptTemplate.from_template(
#     template="""
#         你可以与人类对话啊，\n当前的对话啊历史：{history}，\n人类的问题是：{input}
#     """
# )

# 创建 ConversationChain 内部提供六默认的提示词模版 变量为input 和 histtory
chain = ConversationChain(llm=llm)
# chain = ConversationChain(llm=llm,prompt=prompt_template)
data = chain.invoke({'input':'你好，我的名字叫小明'})
print(data)
data = chain.invoke({'input':'我的名字叫什么'})
print(data)

4.ConversationBufferWindowMemory 返回最近的几条

记录只存最近k条记录跟ConversationBufferMemory 用法一样

memory = ConversationBufferWindowMemory(k=2) #只取最近的几条记录

  import dotenv
from langchain.memory import ConversationBufferWindowMemory
from langchain_openai import ChatOpenAI
from  langchain_core.prompts import PromptTemplate,ChatPromptTemplate,MessagesPlaceholder
from langchain.chains.llm import LLMChain

dotenv.load_dotenv()
llm = ChatOpenAI()
# 内存中的容器 return_messagesTrue 返回的是list False 是返回字符串
memory  = ConversationBufferWindowMemory(k=2) #只取最近的几条记录
# memory  = ConversationBufferWindowMemory(return_messages=True,memory_key='xxxx') #这个xxxx对应下面模版xxxx的位置，默认是history

# 添加消息存储 input = human  output = ai
memory.save_context(inputs={'input':'你好'},outputs={'output':'怎么了'})
memory.save_context(inputs={'input':'你是谁'},outputs={'output':'我是ai助手'})
memory.save_context(inputs={'human':'帮我计算一下1+2+3=？'},outputs={'ai':'6'})

print(memory.load_memory_variables({}))
prompt_template = PromptTemplate.from_template(
    template="""
        你可以与人类对话啊，\n当前的对话啊历史：{history}，\n人类的问题是：{question}
    """
)
chain = LLMChain(llm=llm,prompt=prompt_template,memory=memory)
data = chain.invoke({'question':'你好，我的名字叫小明'})
print(data) # 这里第一次打印 history 空的  执行完后存储
data = chain.invoke({'question':'我叫什么名字呢'})
print(data)

5.ConversationTokenBufferMemory 根据token保存记录

import dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI
from  langchain_core.prompts import PromptTemplate,ChatPromptTemplate,MessagesPlaceholder
from langchain.chains.llm import LLMChain
from langchain.memory.token_buffer import  ConversationTokenBufferMemory


dotenv.load_dotenv()

llm = ChatOpenAI()


memory = ConversationTokenBufferMemory(
    llm = llm,
    max_token_limit= 20 # 设置token的数量
)

memory.save_context({'input':'你好吗'},{'output':'很好谢谢'})
memory.save_context({'input':'今天天气如何'},{'output':'晴天25度'})

print(memory.load_memory_variables({}))

6.ConversationSummaryMemory 返回过去k条的简介摘要

如果实例化ConversationSummaryMemory前没有历史消息可以使用构造函数

import dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.memory import  ConversationSummaryMemory


dotenv.load_dotenv()

llm = ChatOpenAI()


memory = ConversationSummaryMemory(
    llm = llm,
)

memory.save_context({'input':'你好吗'},{'output':'很好谢谢'})
memory.save_context({'input':'今天天气如何'},{'output':'晴天25度'})

print(memory.load_memory_variables({}))

import dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.chat_history import InMemoryChatMessageHistory
from langchain.memory import  ConversationSummaryMemory


dotenv.load_dotenv()

llm = ChatOpenAI()


memory = InMemoryChatMessageHistory()

memory.add_user_message('你好吗')
memory.add_user_message('很好谢谢')
memory.add_user_message('今天天气如何')
memory.add_user_message('晴天25度')

memory_o = ConversationSummaryMemory.from_messages(llm=llm,chat_memory=memory)
memory_o.save_context({'input':'你好吗'},{'output':'很好谢谢'})
# memory.save_context({'input':'今天天气如何'},{'output':'晴天25度'})

print(memory_o.load_memory_variables({}))

7.ConversationSummaryBufferMemory 保留最近的记录，早起的以摘要的方案

#保留最近的记录，早起的以摘要的方案
import dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.memory import  ConversationSummaryBufferMemory


dotenv.load_dotenv()

llm = ChatOpenAI()


memory = ConversationSummaryBufferMemory(
    llm = llm,
    max_token_limit=40, # 控制缓存区的大小
    return_messages=True
)

memory.save_context({'input':'你好吗'},{'output':'很好谢谢'})
memory.save_context({'input':'今天天气如何'},{'output':'晴天25度'})

print(memory.load_memory_variables({}))

print(memory.chat_memory.messages)

8.ConversationEntityMemory 了解

基于实体的对话记忆机制，能够智能识别，存储，利用，例如人名，地点，产品，例如医疗行业等要用

9.ConversationKGMemory 了解

知识图谱，不光能提取实体，还能提取他们之前的关系

10.向量存储持久化 VectorStoreRetrieverMemory 了解

15.客服的例子

#保留最近的记录，早起的以摘要的方案
import dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.memory import  ConversationSummaryBufferMemory
from langchain_core.prompts.chat import  MessagesPlaceholder
from langchain.chains.llm import LLMChain

dotenv.load_dotenv()

llm = ChatOpenAI()

# 模版
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ('system','你是一个电商服务助手，用中文友好的回复用户问题，保持专业但亲切的语气'),
        MessagesPlaceholder(variable_name='history'),
        ('human','{input}')
    ]
)

# 创建带摘要的缓存记忆系统
memory = ConversationSummaryBufferMemory(
    llm = llm,
    max_token_limit=400, # 控制缓存区的大小
    memory_key='history',
    return_messages=True
)

# 创建对话链
chain = LLMChain(
    llm=llm,
    prompt=prompt,
    memory=memory
)

# 模拟多伦对话
dialogue = [
    ('你好，我想查询订单12345的状态',None),
    ('这个订单是上周五下的',None),
    ('我现在急着用，能加急处理吗',None),
    ('等等，我可能记错订单号了，应该是12346',None),
    ('对了，你们退货政策是怎么样的 ',None),
]

# 执行对话
for item,_ in dialogue:
    print(item)
    res = chain.invoke({'input':item})
    print(f'用户：{item}')
    print(f'客服：{res["text"]}')


# 查看当前的记忆状态
print('\n------------')

print(memory.load_memory_variables({}))

16.tools 大模型工具

1.两种定义方式

from pydantic import BaseModel, Field
from debugpy.launcher.debuggee import describe
from langchain_core.tools import tool, StructuredTool


class FieldInfo(BaseModel):
    a:int = Field(description = '第一个参数')
    b:int = Field(description = '第二个参数')

@tool(
    name_or_callable='add', # 名字
    description='add two he',
    return_direct=True,# 是否直接返回
    args_schema=FieldInfo #参数描述
)
def add_number(a:int,b:int)->int:
    """计算两个数之和"""
    return a+ b



print(add_number.name) #默认是函数的名称
print(add_number.args)
print(add_number.description) #  """计算两个数之和""" 也可以设置 description
print(add_number.return_direct) #默认值False

res = add_number.invoke({'a':1, 'b':2})
print(res)


from  langchain_core.tools.structured import  StructuredTool
from pydantic import BaseModel, Field
def search_google(query:str)->str:
    return '最后查询结果'

class FieldInfo(BaseModel):
    query:int = Field(description = '第一个参数')

search1 = StructuredTool.from_function(
    func=search_google,
    name='搜索',
    description='查询谷歌信息的工具',
    args_schema=FieldInfo
)


print(search1.name) #默认是函数的名称
print(search1.args)
print(search1.description) #  """计算两个数之和""" 也可以设置 description
print(search1.return_direct) #默认值False

2.tools模型调用工具

如果大模型分析出抵用对应的工具 content为空 additional_kwargs 包含相应的信息

1.大模型与Agent的区别：是否涉及到工具的调用

2.针对大模型仅能分析出调用的工具不能执行
针对Agent，能分析出调用的工具并且执行



import dotenv
from langchain_community.tools import MoveFileTool
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_core.utils.function_calling import convert_to_openai_function
from langchain_openai import ChatOpenAI
import json

dotenv.load_dotenv()
llm = ChatOpenAI()

# 1.工具列表
tools = [MoveFileTool()]

# 2.因为invoke调用时 需要传入函数的列表 所以要将工具转换为函数
functions = [convert_to_openai_function(t) for t in tools]

# 3.消息列表
messages = [
    HumanMessage(content='将当前目录下的文件a.txt移动到/Users/yangjie/Desktop/python/langchain11/aaa')
]

# 4调用大模型
res = llm.invoke(
    input = messages,
    functions = functions
)

# 5.调用工具
if 'function_call' in res.additional_kwargs:
    tool_name = res.additional_kwargs['function_call']['name']
    tool_arguments = json.loads(res.additional_kwargs['function_call']['arguments'])

    if tool_name == 'move_file':
        data = MoveFileTool().invoke(tool_arguments)
        print('工具执行的结果：',data)

    print('\n调用的工具：',tool_name)
    print('\n调用的工具的参数：',tool_arguments)
else:
    print('模型回复')


print(res)

17.Agent 工具使用

1.使用 AgentType + initialize_agent

1.单工具的使用

方式一

import os

from langchain.agents import AgentType, initialize_agent
from langchain_community.tools import TavilySearchResults
from langchain_core.tools import StructuredTool, Tool
import dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI
from numpy.f2py.crackfortran import verbose

dotenv.load_dotenv()

# 1.获取Tavily 搜索工具实例
search  = TavilySearchResults(max_results = 3) # 最多取3条搜出来的记录

# 2.获取一个搜索工具
# 方式一：
# search_tool = StructuredTool.from_function(
#     func=search.run,
#     name='Search 搜索',
#     description='用于检索互联网消息'
# )

# 方式二 使用tool
# search_tool = Tool(
#     func=search.run,
#     name='Search 搜索',
#     description='用于检索互联网消息'
# )

# 3.获取大语言模型
llm=ChatOpenAI()

# 4.获取Agent实例
agent = AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION


# 5.获取AgentExecutor
agent_executor = initialize_agent(
    # tools=[search_tool],
    tools=[search],  # 可以直接放search
    llm=llm,
    agent=agent,
    verbose = True
)

res = agent_executor.invoke('查询杭州的天气情况,请输出中文表达')

print(res)

2.多工具

import os

from langchain.agents import AgentType, initialize_agent
from langchain_community.tools import TavilySearchResults
from langchain_experimental.utilities.python import PythonREPL
from langchain_core.tools import StructuredTool, Tool
import dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI
from numpy.f2py.crackfortran import verbose

dotenv.load_dotenv()

# 1.获取Tavily 搜索工具实例
search_tool = Tool(
    func=TavilySearchResults(max_results = 3).run,  # 最多取3条搜出来的记录
    name='Search 搜索',
    description='用于检索互联网消息'
)
# 1.1 定义一个计算工具
pyp_repl_tool = Tool(
    func= PythonREPL().run, # langchain 封装的工具类可以进行数学计算
    name='Search 搜索',
    description='用于数学计算'
)

# 3.获取大语言模型
llm=ChatOpenAI()

# 4.获取Agent实例
agent = AgentType.OPENAI_FUNCTIONS


# 5.获取AgentExecutor
agent_executor = initialize_agent(
    tools=[search_tool,pyp_repl_tool],
    llm=llm,
    agent=agent,
    verbose = True
)

res = agent_executor.invoke('比亚迪当前的股价是多少？比去年上涨里百分之几？中文输出')

print(res)

3.自定义函数工具

在这里插入图片描述

2.使用create_tool_calling_agent + AgentExecutor

ReAct模版可以来源于差价引入的方式
在这里插入图片描述

from langchain.agents import create_react_agent
import os

from langchain_community.tools import TavilySearchResults
from langchain_core.tools import StructuredTool, Tool
import dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts.chat import ChatPromptTemplate
from langchain.agents.tool_calling_agent.base import create_tool_calling_agent
from langchain.agents.agent import  AgentExecutor

dotenv.load_dotenv()

# 1.获取Tavily 搜索工具实例
search  = TavilySearchResults(max_results = 3) # 最多取3条搜出来的记录

# 2.获取一个搜索工具
search_tool = Tool(
    func=search.run,
    name='Search',
    description='用于检索互联网消息'
)

# 3.获取大语言模型
llm=ChatOpenAI()

message = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ('system','你是一个乐于助人的ai助手,根据用户的提问，必要时调用Search工具，使用互联网检索数据'),
    ('human','{input}'),
    ('system',"{agent_scratchpad}"), # 必须要要 用与存储 和 传递 Agent的思考过程，避免丢失上下文
    # ('placeholder',"{agent_scratchpad}"), # 必须要要 用与存储 和 传递 Agent的思考过程，避免丢失上下文
])

# 4.获取Agent实例 crea
# agent = AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION
# agent = create_tool_calling_agent(
agent = create_react_agent(
    tools=[search_tool],
    llm=llm,
    prompt = message,
)



# 5.获取AgentExecutor
agent_executor = AgentExecutor(
    tools=[search_tool],
    agent=agent,
    verbose=True
)

res = agent_executor.invoke({'input':'查询杭州的天气情况,请输出中文表达'})

print(res)

18.Agent 嵌入记忆组件

1.方式一：

import os

from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, create_tool_calling_agent, AgentExecutor
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain_community.tools import TavilySearchResults
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.tools import StructuredTool, Tool
import dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI
from numpy.f2py.crackfortran import verbose


dotenv.load_dotenv()

# 1.获取Tavily 搜索工具实例
search  = TavilySearchResults(max_results = 3) # 最多取3条搜出来的记录

# 2.获取一个搜索工具
search_tool = Tool(
    func=search.run,
    name='Search 搜索',
    description='用于检索互联网消息'
)

# 3.获取大语言模型
llm=ChatOpenAI()

# 获取一个记忆的实例
memory = ConversationBufferMemory(
    return_messages=True,
    memory_key='chat_history' # 必须要设置这个值 固定的 提示词模版中已经定里 chat_history
)

# 4.获取Agent实例 两种方式 推荐 OPENAI_FUNCTIONS
agent = AgentType.CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION


# 5.获取AgentExecutor
agent_executor = initialize_agent(
    tools=[search_tool],
    llm=llm,
    memory = memory,
    agent=agent,
    # verbose = True
)

res = agent_executor.invoke({'input','查询杭州的天气情况,请输出中文表达'})

print(res)

res = agent_executor.invoke({'input','北京呢'})

print(res)

2.方式二

import os

from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, create_tool_calling_agent, AgentExecutor
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain_community.tools import TavilySearchResults
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.tools import StructuredTool, Tool
import dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI
from numpy.f2py.crackfortran import verbose


dotenv.load_dotenv()

# 1.获取Tavily 搜索工具实例
search  = TavilySearchResults(max_results = 3) # 最多取3条搜出来的记录

# 2.获取一个搜索工具
search_tool = Tool(
    func=search.run,
    name='Search',
    description='用于检索互联网消息'
)

# 3.获取大语言模型
llm=ChatOpenAI()

# 获取一个记忆的实例
memory = ConversationBufferMemory(
    return_messages=True,
    memory_key='chat_history' # 必须要设置这个值 固定的 提示词模版中已经定里 chat_history
)

message = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ('system','根据用户的提问，必要时调用Search工具去查询'),
    ('system','{agent_scratchpad}'),
    ('system',"{chat_history}"), # chat_history变量用于记录上下文
    ('human','{input}'),
])

# 4.获取Agent实例
agent = create_tool_calling_agent(
    llm=llm,
    tools=[search_tool],
    prompt = message,
)


# 5.获取AgentExecutor
agent_executor = AgentExecutor(
    tools=[search_tool],
    memory = memory,
    agent=agent,
    verbose = True
)

res = agent_executor.invoke({'input':'查询杭州的天气情况,请输出中文表达'})

print(res)

res = agent_executor.invoke({'input':'北京呢'})

print(res)

19.Retrieval

RAG 长期记忆

1. 文档加载器

1.不同的文档使用不同的加载器
txt 文档：TextLoader
pdf : PyPDFLoader
csv：CSVLoader
json: JSONLoder
html: UnstructuredHTMLLoader
md:UnstructuredMarkdownLoader
文件目录：DirectoryLoader

1.txt加载

from langchain_community.document_loaders import TextLoader

# 文档路径
file_path = "./xxxx.txt"


# 创建一个实例
text_loader = TextLoader(
    file_path=file_path,
    # encoding="utf-8" # 跟文件的存储格式一样
)

# 调用load() 返回一个list
docs = text_loader.load()

print(docs)

2.pdf加载

#%% md
# 1.不同的文档使用不同的加载器

txt 文档：TextLoader

pdf : PyPDFLoader

csv：CSVLoader

json: JSONLoder

html: UnstructuredHTMLLoader

md:UnstructuredMarkdownLoader

文件目录：DirectoryLoader

#%%

#%% md
1，加载txt
#%%
from langchain_community.document_loaders import TextLoader, PyPDFLoader

# 文档路径
file_path = "./xxxx.txt"


# 创建一个实例
text_loader = TextLoader(
    file_path=file_path,
    # encoding="utf-8" # 跟文件的存储格式一样
)

# 调用load() 返回一个list
docs = text_loader.load()

print(docs)
print(docs[0].metadata)
print(docs[0].page_content)
#%% md
2.PDF
#%%
from langchain_community.document_loaders.pdf import  PyPDFLoader

pdf_loader = PyPDFLoader(
    file_path='./0-获取数据字典.pdf'
)


docs = pdf_loader.load()

print(len(docs))
for doc in docs:
    print(doc)

3.csv 文件

from langchain_community.document_loaders import  CSVLoader

csv_loader = CSVLoader(
    file_path='./xxx.csv',
    source_column='author' # author 必须在csv中有对应的咧
)


docs = csv_loader.load()

print(len(docs))
for doc in docs:
    print('\n打印',doc)

4.json文件

安装jq

pip install jq

from langchain_community.document_loaders.json_loader import  JSONLoader

# 方式一
# json = JSONLoader(
#     file_path = "./eidt.json",
#     # jq_schema=".", # . 表示加载所有数据
#     jq_schema=".children[].chi", # . 表示加载children 中每个对象的chi 返回的是个字符串
#     text_content=False # 将加载的json对象转换为json字符串
# )

# 方式二
json = JSONLoader(
    file_path = "./eidt.json",
    jq_schema=".children[]", # . 表示加载children 中每个对象的chi 返回的是个字符串
    content_key='.chi',  # 多个字段  ".chi +'\\n\\n' + .content "
    is_content_key_jq_parsable=True
)


docs = json.load()

print(docs)

for doc in docs:
    print('\n打印',doc)

5.html

在这里插入图片描述

6.MarkDown文件

在这里插入图片描述

7.文件目录

在这里插入图片描述

20.具体拆分器

官网有挺多
https://python.langchain.com/api_reference/text_splitters/character/langchain_text_splitters.character.CharacterTextSplitter.html

1.CharacterTextSplitter 文档切分器

1.文档切分器可以按照字符串进行切分，也可以按照Document进行切分 str其实就是Document中的page_content

1.按照字符串
split_text(xxxx) 传入字符串返回一个list[str]
create_document(xxxx) 传入list[str] 返回一个list[Document]
2.按照Document
split_documents(xxxx) 传入list[Document] 返回值 list[Document]

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter


text_loader =  TextLoader(
    file_path='xxxx.txt',
    encoding='utf-8'
)

docs = text_loader.load()

print(docs)

str_text = docs[0].page_content

# 分割器
splitter = CharacterTextSplitter(
    chunk_size=50, #返回块的最大尺寸 推荐separator
    chunk_overlap=5, #相邻两个块之间的重叠数 最大尺寸的10% ～20%左右
    length_function=len, #用于测量给定块字符数的函数，默认len函数
    separator="。", # ''的话 禁用分隔符， 有的话 分隔符优先
    keep_separator=True, # 是否在块中保留分隔符 默认False
    # add_start_index=True, 如果为True 则在元数据中包含块的索引 默认False
    # strip_whitespace=True 如果为True 则从每个文档的开始结束 去除空白字符 默认True
)

#分割文本
texts = splitter.split_text(str_text)

for item in texts:
    print(len(item),'\n')
    print('------------\n')
    print(item)

2.RecursiveCharacterTextSplitter（推荐）文档切分器常用

先按separators [‘\n\n’,‘\n’,’ ‘,’'] 分割
2.chunk块size大于size继续按照_separator 第二个分割，
3.chunk_overlap合并得块一起合并，a块+b块 <chunk_size 可以合并

3.TokenTextSplitter 根据token

会根据token的数量兼容自然边界，优先会在自然边界切断（例如。）
也可以用 CharacterTextSplitter.from_tiktoken_encoder()

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import TokenTextSplitter


text_loader =  TextLoader(
    file_path='xxxx.txt',
    encoding='utf-8'
)

docs = text_loader.load()

print(docs)

str_text = [docs[0].page_content]

# 分割器
# 先按 1. separators 分割  2.chunk块size大于size继续按照_separator 第二个分割， 2，chunk_overlap合并得块一起合并，a块+b块 <chunk_size 可以合并
splitter = TokenTextSplitter(
    chunk_size=33, #返回块的最大尺寸 推荐separator
    chunk_overlap=0, #相邻两个块之间的重叠数 最大尺寸的10% ～20%左右
    encoding_name='cl100k_base', # 对应的是openai编码器  将文本转换为token序列
    length_function=len, #用于测量给定块字符数的函数，默认len函数
    # separators="[]", # 默认 ['\n\n','\n',' ','']
    # keep_separator=True, # 是否在块中保留分隔符 默认False
    # add_start_index=True, #如果为True 则在元数据中包含块的索引 默认False
    # strip_whitespace=True 如果为True 则从每个文档的开始结束 去除空白字符 默认True
)

#分割文本
texts = splitter.create_documents(str_text)

for item in texts:
    print('------------\n')
    print(item.page_content)

4. SemanticChunker 嵌入模型分割

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_experimental.text_splitter import SemanticChunker
from langchain_openai.embeddings import OpenAIEmbeddings
import  dotenv

dotenv.load_dotenv()

# text_loader =  TextLoader(
#     file_path='xxxx.txt',
#     encoding='utf-8'
# )
#
# docs = text_loader.load()

with open('xxxx.txt',encoding='utf-8') as f:
    docs = f.read()

print(docs)

str_text = [docs]

# 获取嵌入模型
embed_model = OpenAIEmbeddings(
    model='text-embedding-3-large',
)

# 分割器
splitter = SemanticChunker(
    embeddings=embed_model,
    breakpoint_threshold_amount=65.0, # 断点阔值数量 余弦距离角大于65 会拆开
    # 断点阔值类型 [
    # percentile=百分位数，  余弦距离 适用常规文本
    # standard_deviation标准差， 适用与语义化变化剧烈的 例如技术wedge
    # interquartile四分位距,    适用长文档 例如书籍
    # gradient梯度            适用于 实验性需求
    # ]
    breakpoint_threshold_type='percentile'
)


#分割文本
texts = splitter.create_documents(str_text)

for item in texts:
    print('------------\n')
    print(item.page_content)

5.HTMLHeaderTextSplitter 分割html(了解)

6.CodeTextSplitte 分割代码 (了解)

7.MarkdownTextSplitte markdown分割(了解)

21.文档句子向量化

使用开源的向量化模型例如Hugging Face

1.句子向量化

from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
import dotenv


dotenv.load_dotenv()



embed_llm = OpenAIEmbeddings(
    model='text-embedding-ada-002' # 不同的嵌入模型
)

text = "nice to meet you !"

embed_query = embed_llm.embed_query(text=text) #返回的是 list[float]


print(len(embed_query))

print(embed_query[:10])

2.文档向量化

from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
import dotenv
from langchain_community.document_loaders import  CSVLoader

csv_loader = CSVLoader(
    file_path='./xxx.csv',
    source_column='author' # author 必须在csv中有对应的咧
)
docs = csv_loader.load()

doc = [doc.page_content for doc in docs]

dotenv.load_dotenv()



embed_llm = OpenAIEmbeddings(
    model='text-embedding-ada-002' # 不同的嵌入模型
)

# text = [
#     "nice to meet you !",
#     "meet you too!",
# ]

embed_query = embed_llm.embed_documents(doc) #返回的是list[][float]


print(len(embed_query))

print(embed_query[:10])

22.向量存储检索。向量数据库

问题：执行报错了说是chromadb 要安装，我mac电脑怎么也装不上，包不兼容

from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter,RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
import dotenv

dotenv.load_dotenv()

# 1.创建一个TextLoader的实例 指定文档加载
loader = TextLoader(
    file_path='xxxx.txt',
    encoding='utf-8'
)

docs = loader.load()

# 2.创建文本拆分
text_spl = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=30,
    chunk_overlap=5,
    length_function=len, #用于测量给定块字符数的函数，默认len函数
)
doc_spl = text_spl.split_documents(docs)

# print(doc_spl)
#
# for item in doc_spl:
#     print('------------\n')
#     print(item.page_content)

# 3.创建嵌入模型
embed_model = OpenAIEmbeddings(
    model='text-embedding-ada-002'
)


# 4.将文档及嵌入模型传入 chroma相关结构当中，进行数据存储
# 当前数据存储在哪 from_documents 没有显示的指明存储位置的话，则把当前的数据存在内存中缓存起来
# 可以指定存储位置 persist_directory
db = Chroma.from_documents(
    documents=doc_spl,
    embedding=embed_model,
    persist_directory='./chroma-1'
)


# 数据的检索
# 1.相似度的检索
# query = '人工智能的介绍'
# new_doc = db.similarity_search(query,k=3) #表示返回3个最相关文档 默认4
# for i,doc in enumerate(docs,1):
#     print(doc)


# 2. 支持直接对问题的向量来查询
query = '人工智能的介绍'
embedding_vector = embed_model.embed_query(query)
new_doc = db.similarity_search(embedding_vector,k=3) #表示返回3个最相关文档 默认4
for i,doc in enumerate(docs,1):
    print(doc)

# 3.相似性检索，支持元数据中过滤
query = '人工智能的介绍'
new_doc = db.similarity_search(embedding_vector,k=3,filter={'source','动物'}) #表示返回3个最相关文档 默认4
for i,doc in enumerate(docs,1):
    print(doc)

# 4.通过L2距离的分数进行搜索 L2距离：值越小0 越像
new_doc = db.similarity_search_with_score('人工智能的介绍')
for i,doc in enumerate(docs,1):
    print(doc)

# 5.通过余弦相似度 夹角越接近1 越相似 1 ~ -1
new_doc = db.similarity_search_with_relevance_scores('人工智能的介绍')
for i,doc in enumerate(docs,1):
    print(doc)

# 6.MMR 最大边际相关 0~1 1越相似
new_doc = db.max_marginal_relevance_search(
    query = '人工智能的介绍',
    lambda_mult=0.8
)
for i,doc in enumerate(docs,1):
    print(doc)

23.Retrievers 检索器应对更复杂的检索场景

在这里插入图片描述

from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter,RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
import dotenv

dotenv.load_dotenv()

# 1.创建一个TextLoader的实例 指定文档加载
loader = TextLoader(
    file_path='xxxx.txt',
    encoding='utf-8'
)

docs = loader.load()

# 2.创建文本拆分
text_spl = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=30,
    chunk_overlap=5,
    length_function=len, #用于测量给定块字符数的函数，默认len函数
)
doc_spl = text_spl.split_documents(docs)

# print(doc_spl)
#
# for item in doc_spl:
#     print('------------\n')
#     print(item.page_content)

# 3.创建嵌入模型
embed_model = OpenAIEmbeddings(
    model='text-embedding-ada-002'
)

db = FAISS.from_documents(documents=doc_spl,embedding=embed_model)

# # 基于向量数据库 获取检索器
# retriever = db.as_retriever()
#
# # 进行数据检索
# data = retriever.invoke('人工智能是什么')
#
# for doc in data:
#     print(doc)

# 不同的检索策略
# 1.默认相似度
retriever = db.as_retriever(
    search_kwargs={"k":3}
)
data = retriever.invoke('人工智能是什么')


# 2.分数阈值查询 不会返回得分
retriever = db.as_retriever(
    search_kwargs={"k":3,"score_threshold":0.1},
    search_type='similarity_score_threshold'
)
data = retriever.invoke('人工智能是什么')

# 3.MMR搜索
retriever = db.as_retriever(
    search_kwargs={"k":3,"fetch":2},
    search_type='mmr'
)
data = retriever.invoke('人工智能是什么')

24.结合大模型使用

在这里插入图片描述

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简介

1.什么是大型语言模型 = 鹦鹉学舌

2.为什么要使用langchain

2.RAG架构 解锁增强生成

3.Agent

4.安装jupyter notebook + langchain

5.选择chatGPT 官网获取密钥

6.使用PoloAPI 国内访问openai模型 或者 使用closeai (推荐)

6.创建一个llm模块

1.非对话模型

2.对话模型

7.体会使用各个平台api

8.模型调用

9.流式输出

10.提示词模版

1.LLM提示模版 PromptTemplate

2.ChatPromptTemplate

3.FewShotPromptTemplate: 与PromptTemplate 一起使用

4.FewShotChatMessagePromptTemplate 与ChatPromptTemplate 一起使用

5.PromptTemplate

6.自定义模版 BasePromptTemplate

7.持久化 提示词

11.输出解析器

12.Ollama 本地运行大模型的集成框架

13.chains将多个组件 串联 形成可复用的工作流

1.LLMChian

2.顺序链 SimpleSequentialChain

3.顺序链SequentialChain

4.数学链 解决数学问题

5.路由链

6.文档链

7.creaate_sql_query_chain 新chain

8.create_stuff_documents_chain

14.Memory 记忆模式

1.InMemoryChatMessageHistory 基础存储 只存储一个列表

2.ConversationBufferMemory

3.ConversationChain 也是完整存储记录

4.ConversationBufferWindowMemory 返回最近的几条

5.ConversationTokenBufferMemory 根据token保存记录

6.ConversationSummaryMemory 返回过去k条的简介摘要

7.ConversationSummaryBufferMemory 保留最近的记录，早起的以摘要的方案

8.ConversationEntityMemory 了解

9.ConversationKGMemory 了解

10.向量存储 持久化 VectorStoreRetrieverMemory 了解

15.客服的例子

16.tools 大模型工具

1.两种定义方式

2.tools模型调用工具

17.Agent 工具使用

1.使用 AgentType + initialize_agent

1.单工具的使用

2.多工具

3.自定义函数工具

2.使用create_tool_calling_agent + AgentExecutor

18.Agent 嵌入记忆组件

1.方式一：

2.方式二

19.Retrieval

1. 文档加载器

1.txt加载

2.pdf加载

3.csv 文件

4.json文件

5.html

6.MarkDown文件

7.文件目录

20.具体拆分器

1.CharacterTextSplitter 文档切分器

2.RecursiveCharacterTextSplitter（推荐） 文档切分器常用

3.TokenTextSplitter 根据token

4. SemanticChunker 嵌入模型分割

5.HTMLHeaderTextSplitter 分割html(了解)

6.CodeTextSplitte 分割代码 (了解)

7.MarkdownTextSplitte markdown分割(了解)

21.文档句子向量化

1.句子向量化

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2.RAG架构解锁增强生成

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13.chains将多个组件串联形成可复用的工作流

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