langchain cratedb

Langchain-CratedB

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langchain-cratedb软件包使用CRATEDB或CRATEDB云实现核心兰链抽象。

该软件包是根据MIT许可证发布的。

随时使用所提供的抽象或对其进行修改 /扩展它们适合您自己的应用程序。我们感谢任何形式的贡献。

介绍

CRATEDB是一个分布式且可扩展的SQL数据库，即使使用复杂的查询，也可以实时地存储和分析大量数据。它是兼容后的，并基于Lucene。

Langchain是一个可构建上下文感知的，具有大语言模型的推理应用程序的综合框架，利用公司的数据和API。

Langchain for CredB是一个AI/ML框架，可解锁LLM Technologies在动手项目中的应用，涵盖许多端到端的许多需求。它建立在由Langchain工具包捆绑的大型实用程序上，以及CratedB的超快速索引功能。

您可以使用Langchain使用商业模型（例如OpenAI或开源模型提供）实现基于文本的应用程序，例如Meta的Llama多语言仅文本图像和文本图像模型。

安装

pip install --upgrade langchain-cratedb

要求

该软件包目前支持CratedB及其Python DB API驱动程序，可用于每个Crate软件包。安装Langchain适配器时，它将自动安装。

您可以运行CratedB自我管理或开始使用CratedB Cloud，请参阅CratedB安装或CratedB Cloud Console。

用法

要了解CratedB的Langchain适配器，请参阅文档和示例：

• 使用langchain和cratedb
• cratedb langchain示例

向量商店

一些笔记本显示了如何在其FLOAT_VECTOR数据类型及其KNN_MATCH功能周围使用cratedB矢量存储的功能以及langchain。 CRATEDBVECTORSTORE

您将学习如何使用CrateDBVectorStore导入和查询非结构化数据，例如创建检索增强生成（RAG）管道。

检索增强的生成（RAG）结合了检索系统，该系统将相关文档和生成模型提供，从而使其能够合并外部知识，以获得更准确和知情的响应。

• 示例：基本矢量搜索
• 示例：基本抹布
• 示例：带有用例的高级抹布

文档加载程序

本笔记本电脑演示了如何使用Sqlalchemy的Langchain的SQLDatabase和CrateDBLoader接口加载文档。

• 示例：从数据库表加载数据

聊天历史

聊天消息历史记录适配器有助于存储和管理cratedb表中的聊天消息历史记录，以支持对话内存。

• 示例：聊天消息历史记录

项目信息

致谢

感谢该库继承和构建的所有软件组件的作者的荣誉，最著名的是Langchain-Postgres软件包以及Langchain本身。

贡献

langchain-cratedb软件包是一个开源项目，并在GitHub上进行管理。我们感谢任何形式的贡献。

执照

该项目使用MIT许可证，例如它推出的Langchain-Postgres项目。