概述

LangChain是一个最新的库，可以用来管理和创建自然语言处理的任务链。LangChain可以将多个功能组合在一起，扩大和定制自然语言处理任务的能力。

LangChain

1. 简介

LangChain是一个强大的自然语言处理库，它可以帮助用户管理和创建自然语言处理任务链。对复杂的自然语言处理任务，LangChain可以将多个功能模块化并组合在一起，以提供灵活的解决方案。

2. 库的特点

LangChain具有以下特点：

• 模块化和可扩大性：LangChain允许用户根据需要自由组合和定制任务链。用户可以根据任务的区别要求，选择并集成所需的功能模块。
• 支持多种自然语言处理任务：LangChain支持多种常见的自然语言处理任务，包括文本生成、摘要提取、情感分析等。用户可以根据具体需求选择合适的任务类型。

3. 使用方法

使用LangChain的步骤以下：

1. 导入RetrievalQAWithSourcesChain模块：
   from langchain.chains import RetrievalQAWithSourcesChain
2. 创建RetrievalQAWithSourcesChain实例：
   chain = RetrievalQAWithSourcesChain()
3. 调用实例方法进行问题回答：
   result = await chain.arun("What's the temperature in Boise, Idaho?")

RetrievalQAWithSourcesChain

1. 功能和作用

RetrievalQAWithSourcesChain是LangChain的一种链式任务类型，用于回答问题和提供相关信息来源。它结合了多个文档和知识库，以提供更准确和全面的答案和信息来源。

2. 使用步骤

使用RetrievalQAWithSourcesChain可以依照以下步骤进行：

1. 实例化一个RetrievalQAWithSourcesChain对象。
2. 通过传入问题和相关文档来调用arun方法，获得问题的答案和相关信息来源。

3. 返回结果

调用arun方法后，会返回一个字典，其中包括以下两个键值对：

• “answer”：对应问题的答案。
• “sources”：对应相关信息来源。

用户可以根据需要进一步处理和分析返回的结果。

总结

LangChain是一个强大的自然语言处理库，可以通过组合区别的任务链扩大和定制自然语言处理能力。其中的RetrievalQAWithSourcesChain是一种链式任务类型，用于回答问题和提供相关信息来源。使用LangChain的RetrievalQAWithSourcesChain，可以实现准确、全面的问题回答，并取得相关信息的来源。使用LangChain的RetrievalQAWithSourcesChain需要实例化一个对象，并通过提供问题和相关文档来调用arun方法，返回问题的答案和相关信息来源。

Q&A问答

1. RetrievalQAWithSourcesChain是甚么？

   RetrievalQAWithSourcesChain是一个用于检索式问答的功能，通过源链提供可靠的答案。它是Langchain库中的一个组件，可以实现在问答进程中返回相关的信息源。

   相关链接：

   • RetrievalQAWithSourcesChain – langchain API Reference
   • QA using a Retriever |