langchain cratedb
v0.0.0
»Documentación | ChangeLog | Pypi | Problemas | Código fuente | Licencia | Caedb | Foro comunitario
El paquete langchain-cratedb implementa abstracciones de langchain núcleo utilizando cloud de CratedB o CACETB.
El paquete se lanza bajo la licencia MIT.
Siéntase libre de usar la abstracción según lo dispuesto o modificarlos / extenderlos según corresponda para su propia aplicación. Apreciamos las contribuciones de cualquier tipo.
Cratedb es una base de datos SQL distribuida y escalable para almacenar y analizar cantidades masivas de datos en tiempo real, incluso con consultas complejas. Es compatible con PostgreSQL y se basa en Lucene.
Langchain es un marco compuesto para construir aplicaciones de razonamiento de contexto con modelos de idiomas grandes, aprovechando los datos y las API de su empresa.
Langchain para Cratedb es un marco AI/ML que desbloquea la aplicación de tecnologías LLM a proyectos prácticos, que cubre muchas necesidades de extremo a extremo. Se basa en la gran variedad de servicios públicos agrupados por el kit de herramientas Langchain y las capacidades de indexación ultra rápida de CratedB.
Puede aplicar LangChain para implementar aplicaciones basadas en texto utilizando modelos comerciales, por ejemplo, proporcionados por OpenAI, o modelos de código abierto, por ejemplo, los modelos de texto multilingüe y de texto multilingüe de Meta Meta.
pip install --upgrade langchain-cratedbEl paquete actualmente es compatible con Cratedb y su controlador de la API de Python DB, disponible por paquete de caja. Se instalará automáticamente al instalar el adaptador Langchain.
Puede ejecutar CratedB autogestionado o comenzar a usar la nube de CratedB, ver la instalación de CRATEDB o la consola de la nube de CratedB.
Para aprender sobre el adaptador Langchain para CratedB, consulte la documentación y los ejemplos:
Algunos cuadernos demuestran cómo usar la funcionalidad del almacén de vectores de Cratedb alrededor de su tipo de datos FLOAT_VECTOR y su función KNN_MATCH junto con Langchain. Cajón
Aprenderá cómo importar y consultar datos no estructurados utilizando la CrateDBVectorStore , por ejemplo, para crear una tubería de generación aumentada (RAG) de recuperación.
La generación de recuperación aumentada (RAG) combina un sistema de recuperación, que obtiene documentos relevantes, con un modelo generativo, lo que le permite incorporar un conocimiento externo para respuestas más precisas e informadas.
Este cuaderno demuestra cómo cargar documentos desde una base de datos de CratedB, utilizando las interfaces SQLDatabase y CrateDBLoader de Langchain, basadas en Sqlalchemy.
El adaptador del historial de mensajes de chat ayuda a almacenar y administrar el historial de mensajes de chat en una tabla de cacateo, para admitir la memoria de conversación.
Felicitaciones a los autores de todos los componentes de software que esta biblioteca está heredando y basándose, sobre todo el paquete Langchain-Postgres, y Langchain en sí.
El paquete langchain-cratedb es un proyecto de código abierto y se gestiona en GitHub. Apreciamos las contribuciones de cualquier tipo.
El proyecto utiliza la licencia MIT, como el proyecto Langchain-Postgres del que se deriva.
