大模型框架LangChain开发实战（二）

一、关于数据的准备及项目背景

Notion提供了团队管理的功能，方便团队成员进行在线协作办公，提高交互效率，notion上面的数据可能包括项目的数据，进度管理的数据，企业服务的数据等等，这里使用了从notion网站（https://www.notion.so）导出的一些样例数据供本项目使用大模型框架LangChain来调用。下面展示的是样例数据中的一些关于office的数据：

本项目是以对话的方式来获取notion上面的数据，这是一件有价值的事情，这是因为随着时间的推移，notion上面的数据会越来越多，那么这时直接去notion上查询或者定位信息是一个很费时费力的过程，如果我们使用一个简单的接口，以自然语言的方式通过LangChain以模型驱动为基础来与企业私有数据进行交互，这对提升团队协作效率等很有帮助。

二、项目构建及简单演示

为了测试方便，可以使用streamlit来搭建一个简单的界面：

import streamlit as st

from streamlit_chat import message

使用LangChain访问私有数据，这里的VectorDBQAWithSourcesChain可以看做是一个use case，譬如与数据库进行交互，或者与一个vector space进行交互等：

from langchain import OpenAI

from langchain.chains import VectorDBQAWithSourcesChain

       使用向量化检索工具faiss，以大模型为驱动通过LangChain框架来查询存储在notion上的私有数据，在下面的方法from_llm中使用的store就是基于faiss构建的向量索引库：

      

       当用户输入信息后，返回查询结果：

       以下是演示结果，当用户输入以下信息：

       How long is the probation period?

       LangChain访问数据并与模型交互后返回了相应的查询结果和所引用的notion page文件：

      

       根据演示界面提到的引用文件，打开后可以发现有相关的信息如下：

三、关于LangChain使用进一步分析

除了上面提到的使用VectorDBQAWithSourcesChain来调用LangChain框架，也可以使用下面的方式：

首先根据chain type构建一个chain，主要参数包括语言模型，chain type，这里使用chain type的主要原因在于跟本地私有数据进行交互时，会涉及到数据规模的问题和处理速度的问题，相应的解决方案是：

-map reduce（数据切分，适用于大数据文件）

-rerank（选取confidence最高的那个文件）

-stuff（一次性加载所有数据）

-refine（把文件切成多个片段时，分析第二个片段时会结合第一个片段的内容）

所以在调用方法load_qa_with_sources_chain的内部，我们可以看到相关的处理逻辑：