2.3 四種組合文檔鏈方式在LangChain開發(fā)中的作用及源碼分析
假設(shè)閱讀一本書，作者和智華合作寫的一本關(guān)于Spark方面的書籍，一共1300多頁，如果從第一頁開始，逐漸去遍歷檢索信息，無論從速度、還是從性價(jià)比的角度，這是一個(gè)問題，LangChain給我們提供了一些比較經(jīng)典的方式，例如map_reduce、map_rerank、refine、stuff等四種方式。
Map Reduce方式把一個(gè)很大的文件分成多個(gè)文件，如果大家做Hadoop、Spark或Flink，對(duì)這個(gè)概念應(yīng)該很清楚，這是一種分而治之的思想。
map_reduce.py的代碼實(shí)現(xiàn)：文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-495001.html
1. """通過先在文檔上映射一個(gè)鏈來組合文檔，然后再組合結(jié)果."""
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3. from __future__ import annotations
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5. from typing import Any, Callable文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-495001.html
到了這里，關(guān)于企業(yè)級(jí)ChatGPT開發(fā)的三大核心內(nèi)幕及案例實(shí)戰(zhàn)（四）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
