LangChain学习笔记：基于知识库查询llm的原理

这张图展示了使用 LangChain 框架执行一系列任务的流程。流程分为三个主要部分： 使用 OpenaiEmbeddings 方法：流程从上传文档开始，文档通过调用 API 被送入 OpenAI 的嵌入模型中转换成向量化形式，以便于机器处理和理解。 使用 SQLDatabaseChain 方法：随后，这些向量化的数据被用于查询 SQLite 数据库。这一步可能涉及到执行 SQL 查询，以检索和处理特定的信息。 使用 QAEvalChain 方法：最后，从数据库中检索的信息将被用来回答问题。QAEvalChain 方法可能用于评估 AI 生成的答案的准确性和相关性，并将评估结果返回。 整体而言，这个流程描述了如何将文档内容转换为机器可读形式，如何从数据库中检索信息，以及如何评估机器生成的答案，显示了 LangChain 在处理文档、执行数据库查询和评估问答性能方面的应用。