langchain 外部知识库 动态图
时间: 2025-05-12 09:43:28 浏览: 20
### LangChain 中集成外部知识库以生成动态图
LangChain 是一种用于构建大型语言模型应用程序的框架,它允许开发者通过链式调用来处理复杂的自然语言任务。为了实现外部知识库的集成并生成动态图,可以采用以下方法:
#### 集成外部知识库的方法
在 LangChain 中,可以通过加载自定义数据源来扩展其功能。这些数据源可以来自数据库、API 或文件系统中的结构化或非结构化数据[^1]。
```python
from langchain import OpenAI, VectorDBQA
from langchain.document_loaders import DirectoryLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
# 加载文档
loader = DirectoryLoader('./data', glob="*.txt")
documents = loader.load()
# 文本分割器
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_documents(documents)
# 嵌入向量存储
embeddings = OpenAIEmbeddings()
docsearch = FAISS.from_texts([t.page_content for t in texts], embeddings)
qa_chain = VectorDBQA.from_chain_type(llm=OpenAI(), vectorstore=docsearch)
```
上述代码展示了如何从本地目录加载文本文件,并将其嵌入到矢量数据库中以便后续查询。这一步骤对于连接外部知识库至关重要。
#### 动态图生成的支持
一旦集成了外部知识库,下一步就是利用该知识生成动态图形表示。此过程通常涉及解析返回的数据并将它们转换为适合可视化的格式。例如,如果目标是创建网络关系图,则可能需要提取实体及其之间的关联作为节点和边。
以下是使用 Plotly 库绘制简单图表的一个例子:
```python
import plotly.graph_objects as go
def create_graph(data_points):
fig = go.Figure(data=[go.Scatter(
x=data_points['x'],
y=data_points['y'],
mode='markers',
marker=dict(size=8,
color='blue')
)])
fig.update_layout(title="Dynamic Graph Generated from Knowledge Base",
xaxis_title="X Axis Label",
yaxis_title="Y Axis Label")
return fig.show()
# Example usage with dummy data points generated based on QA results.
create_graph({'x': [1, 2, 3], 'y': [4, 5, 6]})
```
这段脚本接受一组坐标点并通过 `Plotly` 渲染散点图。实际应用时应替换为基于问答系统的输出结果计算得出的真实位置值。
#### 结合两者的工作流程概述
整个工作流可总结如下:先设置好能够访问所需领域特定信息的语言模型环境;再针对具体提问检索相关内容片段;最后依据所得答案构造相应的视觉呈现形式。
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