CSV caricatori di documenti

I file con valori separati da virgola (CSV) sono un formato di file estremamente comune, in particolare per i campi di dati. Fortunatamente, LangChain fornisce diversi caricatori di documenti per diversi formati, mantenendo quasi tutta la sintassi uguale!

In questo esercizio utilizzerai un caricatore di documenti per caricare un file CSV contenente i dati relativi agli spettatori internazionali della Coppa del Mondo FIFA. Se sei interessato all'analisi completa di questi dati, consulta How to Break FIFA.

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Sviluppare applicazioni LLM con LangChain

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Istruzioni dell'esercizio

Importa la classe appropriata per caricare i documenti di CSV in LangChain.
Crea un caricatore di documenti per il documento 'fifa_countries_audience.csv', disponibile nella directory corrente.
Carica i documenti in memoria per visualizzare il contenuto del primo documento.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Import library
from langchain_community.document_loaders.csv_loader import ____

# Create a document loader for fifa_countries_audience.csv
loader = ____

# Load the document
data = ____
print(data[0])

Modifica ed esegui il codice

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Sviluppare applicazioni LLM con LangChain

IntermediárioNível de habilidade

4.8+

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Welcome to the LangChain framework for building applications on LLMs! You'll learn about the main components of LangChain, including models, chains, agents, prompts, and parsers. You'll create chatbots using both open-source models from Hugging Face and proprietary models from OpenAI, create prompt templates, and integrate different chatbot memory strategies to manage context and resources during conversations.

Exercise 1: The LangChain ecosystem Exercise 2: OpenAI models in LangChain!Exercise 3: Hugging Face models in LangChain!Exercise 4: Prompt templates Exercise 5: Prompt templates and chaining Exercise 6: Chat prompt templates Exercise 7: Few-shot prompting Exercise 8: Creating the few-shot example set Exercise 9: Building the few-shot prompt template Exercise 10: Implementing few-shot prompting

Time to level up your LangChain chains! You'll learn to use the LangChain Expression Language (LCEL) for defining chains with greater flexibility. You'll create sequential chains, where inputs are passed between components to create more advanced applications. You'll also begin to integrate agents, which use LLMs for decision-making.

Exercise 1: Sequential chains Exercise 2: Building prompts for sequential chains Exercise 3: Sequential chains with LCEL Exercise 4: Introduction to LangChain agents Exercise 5: What's an agent?Exercise 6: ReAct agents Exercise 7: Custom tools for agents Exercise 8: Defining a function for tool use Exercise 9: Creating custom tools Exercise 10: Integrating custom tools with agents

One limitation of LLMs is that they have a knowledge cut-off due to being trained on data up to a certain point. In this chapter, you'll learn to create applications that use Retrieval Augmented Generation (RAG) to integrate external data with LLMs. The RAG workflow contains a few different processes, including splitting data, creating and storing the embeddings using a vector database, and retrieving the most relevant information for use in the application. You'll learn to master the entire workflow!

Exercise 1: Integrazione di caricatori di documenti Exercise 2: PDF caricatori di documenti Exercise 3: CSV caricatori di documenti

Esercizio in corso

Exercise 4: HTML caricatori di documenti Exercise 5: Suddivisione dei dati esterni per il recupero Exercise 6: Suddivisione per carattere Exercise 7: Divisione ricorsiva per carattere Exercise 8: Suddividere HTML Exercise 9: RAG archiviazione e recupero con database vettoriali Exercise 10: Preparazione dei documenti e del database vettoriale Exercise 11: Creare un prompt template per il retrieval Exercise 12: Creare una chain RAG Exercise 13: Conclusione!