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langchain 回答时先过滤文档
LangChain是一个基于自然语言处理技术的智能问答系统，它能够理解和分析人类语言的语法结构和含义，并根据用户的问题提供相关的回答。
在回答用户的问题之前，LangChain通常会先对文档进行过滤，以找到与问题相关的段落或句子。这种过滤操作可以大大提高回答的速度和准确性，因为它可以减少系统需要处理的信息量。
LangChain的过滤方法通常包括以下几种：
- 基于关键词的过滤：系统会对文档进行扫描，寻找与问题中提到的关键词相关的段落或句子。
- 基于语义的过滤：系统会使用自然语言处理技术来分析文档中的语义信息，并选择与问题相关的段落或句子。
- 基于上下文信息的过滤：系统会考虑问题的上下文信息，例如问题中提到的时间、地点、人物等，以选择相关的段落或句子。
通过这些过滤方法，LangChain可以快速定位与问题相关的信息，并给出准确的回答。
import nltk
from nltk.chat.util import Chat, reflections
pairs = [
[
r"我叫(.)",
["你好, %1",],
],
[
r"我的名字是(.)",
["你好, %1",],
],
[
r"你好(.)",
["你好，很高兴认识你",]
],
[
r"你怎么样(.)",
["我很好，谢谢。你呢?",]
],
[
r"对不起(.*)",
["没关系",]
],
]
def chatbot():
print("你好，你可以与机器人聊天，如果想退出，可以输入quit。")
chat = Chat(pairs, reflections)
chat.converse()
if name == "main":
chatbot()
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