LangChain Documentation Helper

Langchain文檔助手

Langchain實際上是構建基於LLM（大語言模型）應用程序的框架。對於想要進入AI（人工智能）並構建基於AI的應用程序的開發人員，它最近獲得了廣泛的流行。

我使用LLM（大語言模型）構建了非常基本的Langchain Node.js文檔助手應用程序。我們將能夠提出一些問題並獲得答案。您將看到我們如何將各種文件分成塊，並使用嵌入將它們放入矢量數據庫中。我們使用Pinecone矢量數據庫。然後，我們創建一個鏈，該鏈採集查詢（提示），將其嵌入為矢量，然後取幾個向量，這些向量是最接近查詢向量的語義上的向量並返回。這些相關的塊可以包含答案，也可以包含答案的可能性很高，只有這些塊才會發送到LLM。這樣，我們只會撥打幾個API電話，甚至是一個電話，我們可以節省很多錢，並獲得更快的響應，並且不做任何冗餘工作。因此，我們將提示加上相關塊（上下文）傳遞給LLM以獲取答案。

我們還可以查看我們被用來檢索答案的源文檔。如果我們想允許用戶查看用於生成答案的來源，這將很有用。

我們還希望我們的聊天能夠記住和引用我們過去與Chatgpt交談時問的事情。

開始。

       Clone the repository

       git clone https://github.com/Ashot72/LangChain-Documentation-Helper
       cd LangChain-Documentation-Helper

       Add your keys to .env file
       
       # installs dependencies
       npm install

       # to embed
         npm run embed
         
       # to run locally
         npm start
      

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