langchain.retrievers.document_compressors.chain_filter.LLMChainFilter

class langchain.retrievers.document_compressors.chain_filter.LLMChainFilter[source]

基础： BaseDocumentCompressor

过滤掉与查询无关的文档。

通过解析和验证关键字参数中的输入数据来创建一个新的模型。

如果输入数据无法解析成有效的模型，将引发ValidationError异常。

参数 get_input: Callable[[str, Document], dict] = <function default_get_input>

从查询和文档构造链输入的可调用函数。

参数 llm_chain: LLMChain [必需]

用于过滤文档的LLM包装器。期望链提示具有BooleanOutputParser。

async acompress_documents(documents: Sequence[Document], query: str, callbacks: Optional[Union[List[BaseCallbackHandler], BaseCallbackManager]] = None) → Sequence[Document][source]

根据文档与查询的相关性进行筛选。

参数
返回类型

序列[Document]

compress_documents(documents: Sequence[Document], query: str, callbacks: Optional[Union[List[BaseCallbackHandler], BaseCallbackManager]]] = None) → Sequence[Document][source]

根据文档与查询的相关性进行筛选。

参数
返回类型

序列[Document]

classmethod from_llm(llm: BaseLanguageModel, prompt: Optional[BasePromptTemplate] = None, **kwargs: Any) → LLMChainFilter[source]

从语言模型创建LLMChainFilter。

参数

  • llm (BaseLanguageModel) – 用于过滤的 语言模型。

  • prompt (可选[BasePromptTemplate]) – 用于过滤器的提示。

  • kwargs (任意) – 传递给构造函数的额外参数。

返回

使用给定语言模型的LLMChainFilter。

返回类型

LLMChainFilter

使用LLMChainFilter的示例