コードファイルの読み込みと分割

LangChain による検索拡張生成（RAG）

Meri Nova

Machine Learning Engineer

さらに多様なドキュメントローダー

さまざまなファイル形式の例。

LangChain による検索拡張生成（RAG）

LangChain の GitHub リポジトリにある README の生の Markdown。

LangChain による検索拡張生成（RAG）

LangChain の GitHub README.md のレンダリング結果。

LangChain による検索拡張生成（RAG）

Markdown ファイル（.md）の読み込み

from langchain_community.document_loaders import UnstructuredMarkdownLoader


loader = UnstructuredMarkdownLoader("README.md")

markdown_content = loader.load()
print(markdown_content[0])

Document(page_content='# Discord Text Classification ![Python Version](https...'
         metadata={'source': 'README.md'})
LangChain による検索拡張生成（RAG）

Python ファイル（.py）の読み込み

from abc import ABC, abstractmethod

class LLM(ABC):
  @abstractmethod
  def complete_sentence(self, prompt):
    pass

...
  • コード生成・修正、ドキュメント作成などの RAG に統合
  • import、class、function など
from langchain_community.document_loaders \
    import PythonLoader

loader = PythonLoader('chatbot.py')


python_data = loader.load()
print(python_data[0])

Document(page_content='from abc import ABC, ...

class LLM(ABC):
  @abstractmethod
...',
metadata={'source': 'chatbot.py'})
LangChain による検索拡張生成（RAG）

コードファイルの分割

python_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=150, chunk_overlap=10
)


chunks = python_splitter.split_documents(python_data)
for i, chunk in enumerate(chunks[:3]):
    print(f"Chunk {i+1}:\n{chunk.page_content}\n")
LangChain による検索拡張生成（RAG）
Chunk 1:
from abc import ABC, abstractmethod

class LLM(ABC):
  @abstractmethod
  def complete_sentence(self, prompt):
    pass

Chunk 2:
class OpenAI(LLM):
  def complete_sentence(self, prompt):
    return prompt + " ... OpenAI end of sentence."

class Anthropic(LLM):

Chunk 3:
def complete_sentence(self, prompt):
    return prompt + " ... Anthropic end of sentence."
LangChain による検索拡張生成（RAG）

言語別の分割

  • separators
    • ["\n\n", "\n", " ", ""]
    • ["\nclass ", "\ndef ", "\n\tdef ", "\n\n", " ", ""]
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter, Language

python_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter.from_language(

    language=Language.PYTHON, chunk_size=150, chunk_overlap=10

)


chunks = python_splitter.split_documents(data)


for i, chunk in enumerate(chunks[:3]):
    print(f"Chunk {i+1}:\n{chunk.page_content}\n")
LangChain による検索拡張生成（RAG）
Chunk 1:
from abc import ABC, abstractmethod

Chunk 2:
class LLM(ABC):
  @abstractmethod
  def complete_sentence(self, prompt):
    pass

Chunk 3:
class OpenAI(LLM):
  def complete_sentence(self, prompt):
LangChain による検索拡張生成（RAG）

Passons à la pratique !

LangChain による検索拡張生成（RAG）

Preparing Video For Download...