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在 LangChain 尝试了 N 种可能后,我发现了分块的奥义!

分块(Chunking)是构建检索增强型生成(RAG)应用程序中最具挑战性的问题。分块是指切分文本的过程,虽然听起来非常简单,但要处理的细节问题不少。根据文本内容的类型,需要采用不同的分块策略。 在本教程中,我们将针对同一个文本采用不同的分块策略,探索不同分块策略的效果。访问链接获取本文中涉及的代码。 01.LangChain 分块简介 LangChain 是一个 LLM 协调框架,内置了一些用于分块以及加载文档的工具。本次分块教程主要围绕设置分块参数,并最小限度地使用 LLM。简而言之,通过编写一个函数并设置其参数来加载文档并对文档进行分块,该函数打印结果为分块后的文本块。在下述实验中,我们会在这个函数中运行多个参数值。 LangChain 分块代码导入和设置 代码第一部分主要是导入和设置工具。下面代码有很多导入语句,os 和dotenv都比较常用。它们仅用于环境变量。 接下来,我们深入讲解一下有关 LangChain 和 pymilvus 部分的代码。 首先是用于获取文档的三个导入: NotionDirectoryLoader用于加载含有 markdown/Notion 文档的目录...

【慢SQL性能优化】 一条SQL的生命周期 | 京东物流技术团队

一、 一条简单SQL在MySQL执行过程 一张简单的图说明下,MySQL架构有哪些组件和组建间关系,接下来给大家用SQL语句分析  例如如下SQL语句 SELECT department_id FROM employee WHERE name = 'Lucy' AND age > 18 GROUP BY department_id 其中name为索引,我们按照时间顺序来分析一下 1. 客户端:如MySQL命令行工具、Navicat、DBeaver或其他应用程序发送SQL查询到MySQL服务器。 2. 连接器:负责与客户端建立连接、管理连接和维护连接。当客户端连接到MySQL服务器时,连接器验证客户端的用户名和密码,然后分配一个线程来处理客户端的请求。 3. 查询缓存:查询缓存用于缓存先前执行过的查询及其结果。当收到新的查询请求时,MySQL首先检查查询缓存中是否已有相同的查询及其结果。如果查询缓存中有匹配的查询结果,MySQL将直接返回缓存的结果,而无需再次执行查询。但是,如果查询缓存中没有匹配的查询结果,MySQL将继续执行查询。 4. 分析器: ◦ 解析查询语句...

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