langchain cratedb
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langchain-cratedbパッケージは、CratedBまたはCratedBクラウドを使用して、コアLangchain抽象化を実装しています。
パッケージはMITライセンスの下でリリースされます。
提供されているように抽象化を自由に使用するか、自分のアプリケーションに適切なようにそれらを変更 /拡張してください。あらゆる種類の貢献に感謝します。
CratedBは、複雑なクエリを使用しても、膨大な量のデータをほぼリアルタイムで保存および分析するための分散およびスケーラブルなSQLデータベースです。 PostgreSQL互換性があり、Luceneに基づいています。
Langchainは、大規模な言語モデルを使用してコンテキスト対応の推論アプリケーションを構築するための構成可能なフレームワークであり、会社のデータとAPIを活用しています。
Langchain for CratedBは、LLMテクノロジーの実践的なプロジェクトへの適用のロックを解除するAI/MLフレームワークであり、エンドツーエンドの多くのニーズをカバーしています。 Langchain ToolkitとCratedBの超高速インデックス機能によってバンドルされた多数のユーティリティに基づいています。
Langchainを適用して、OpenaiやOpen-Sourceモデルなど、MetaのLlama Multiingual Textのみのテキストのみやテキストイメージモデルなどで提供される商用モデルを使用してテキストベースのアプリケーションを実装できます。
pip install --upgrade langchain-cratedbこのパッケージは現在、CratedBとそのPython DB APIドライバーをサポートしています。 Langchainアダプターのインストール時に自動的にインストールされます。
CratedB自己管理を実行したり、CratedBクラウドの使用を開始したり、CratedBのインストールまたはCratedB Cloud Consoleを参照してください。
CratedBのLangchainアダプターについては、ドキュメントと例を参照してください。
いくつかのノートブックは、 FLOAT_VECTORデータ型とそのKNN_MATCH関数をlangchainとともにcratedbベクトルストア機能を使用する方法を示しています。 CratedBvectorStore
たとえば、 CrateDBVectorStoreを使用して非構造化データをインポートおよびクエリする方法を学び、検索拡張生成（RAG）パイプラインを作成します。
検索された生成（RAG）は、検索システムを組み合わせます。これは、関連するドキュメントを生成モデルで取得し、より正確で情報に基づいた応答のために外部の知識を組み込むことができます。
このノートブックは、sqlalchemyに基づいてLangchainのSQLDatabaseとCrateDBLoaderインターフェイスを使用して、CratedBデータベースからドキュメントをロードする方法を示しています。
チャットメッセージ履歴アダプターは、会話のメモリをサポートするために、CratedBテーブルにチャットメッセージの履歴を保存および管理するのに役立ちます。
このライブラリが継承して構築しているすべての多くのソフトウェアコンポーネントの著者、特にLangchain-Postgresパッケージ、およびLangchain自体の著者への称賛。
langchain-cratedbパッケージはオープンソースプロジェクトであり、GitHubで管理されています。あらゆる種類の貢献に感謝します。
このプロジェクトは、MITライセンスを使用しています。
