langchain cratedb

Langchain-CratedB

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langchain-cratedb軟件包使用CRATEDB或CRATEDB雲實現核心蘭鏈抽象。

該軟件包是根據MIT許可證發布的。

隨時使用所提供的抽像或對其進行修改 /擴展它們適合您自己的應用程序。我們感謝任何形式的貢獻。

介紹

CRATEDB是一個分佈式且可擴展的SQL數據庫，即使使用複雜的查詢，也可以實時地存儲和分析大量數據。它是兼容後的，並基於Lucene。

Langchain是一個可構建上下文感知的，具有大語言模型的推理應用程序的綜合框架，利用公司的數據和API。

Langchain for CredB是一個AI/ML框架，可解鎖LLM Technologies在動手項目中的應用，涵蓋許多端到端的許多需求。它建立在由Langchain工具包捆綁的大型實用程序上，以及CratedB的超快速索引功能。

您可以使用Langchain使用商業模型（例如OpenAI或開源模型提供）實現基於文本的應用程序，例如Meta的Llama多語言僅文本圖像和文本圖像模型。

安裝

pip install --upgrade langchain-cratedb

要求

該軟件包目前支持CratedB及其Python DB API驅動程序，可用於每個Crate軟件包。安裝Langchain適配器時，它將自動安裝。

您可以運行CratedB自我管理或開始使用CratedB Cloud，請參閱CratedB安裝或CratedB Cloud Console。

用法

要了解CratedB的Langchain適配器，請參閱文檔和示例：

• 使用langchain和cratedb
• cratedb langchain示例

向量商店

一些筆記本顯示瞭如何在其FLOAT_VECTOR數據類型及其KNN_MATCH功能周圍使用cratedB矢量存儲的功能以及langchain。 CRATEDBVECTORSTORE

您將學習如何使用CrateDBVectorStore導入和查詢非結構化數據，例如創建檢索增強生成（RAG）管道。

檢索增強的生成（RAG）結合了檢索系統，該系統將相關文檔和生成模型提供，從而使其能夠合併外部知識，以獲得更準確和知情的響應。

• 示例：基本矢量搜索
• 示例：基本抹布
• 示例：帶有用例的高級抹布

文檔加載程序

本筆記本電腦演示瞭如何使用Sqlalchemy的Langchain的SQLDatabase和CrateDBLoader接口加載文檔。

• 示例：從數據庫表加載數據

聊天歷史

聊天消息歷史記錄適配器有助於存儲和管理cratedb表中的聊天消息歷史記錄，以支持對話內存。

• 示例：聊天消息歷史記錄

項目信息

致謝

感謝該庫繼承和構建的所有軟件組件的作者的榮譽，最著名的是Langchain-Postgres軟件包以及Langchain本身。

貢獻

langchain-cratedb軟件包是一個開源項目，並在GitHub上進行管理。我們感謝任何形式的貢獻。

執照

該項目使用MIT許可證，例如它推出的Langchain-Postgres項目。