![](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7c1a32138a3ec294c5f29ee81713b441d1b9fb24/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9UkFHJUUzJTgyJTkyJUU1JUFFJTlGJUU4JUEzJTg1JUUzJTgxJTk3JUUzJTgxJTlGJUUzJTgzJTgxJUUzJTgzJUEzJUUzJTgzJTgzJUUzJTgzJTg4JUUzJTgxJUE3JUUzJTgyJUJEJUUzJTgzJUJDJUUzJTgyJUI5JUUzJTgyJTkyJUU1JThGJTk2JUU1JUJFJTk3JUUzJTgxJTk5JUUzJTgyJThCJUU2JTk2JUI5JUU2JUIzJTk1JnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1lZDM4Njg4YmU0MGFkZWFkMzEzZTJmOWIyNzY1ZGM3OQ%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB5dWppbWF0cyZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9MTUwNDhmZmRmMTk3YTMzZWY3MjVkZjA0YjFlZjA5OTQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D33f4ea2f8b811817dbe445d5fdebdf33)
エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
記事へのコメント1件
- 注目コメント
- 新着コメント
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
RAGを実装したチャットでソースを取得する方法 - Qiita
はじめに RAGによる文書検索でソースを取得する方法についてまとめる。 langchain.chains.RetrievalQAWi... はじめに RAGによる文書検索でソースを取得する方法についてまとめる。 langchain.chains.RetrievalQAWithSourcesChainを使うのもひとつ。 以下では、LCEL表記でどのように書くかを紹介する。 環境 langchain_core: 0.1.44 langchain_community: 0.0.33 ドキュメント確認 調べると、公式ドキュメントに紹介されていた。 https://python.langchain.com/docs/use_cases/question_answering/sources/ 抜粋すると以下の通り。RAGで得られたチャンクとソースがそれぞれ取得できていることがわかる。 from langchain_core.runnables import RunnableParallel rag_chain_from_docs = (
2024/04/27 リンク