4.1 chunk_size(块大小) chunk_size 指每个块包含的字符或 Token (如单词、句子等)的数量 chunk_size是指每个文档片段的最大长度(通常以字符或标记数来计量)。这个参数决定了每个 chunk 的大小。较大的chunk_size可以包含更多的上下文信息,但也有可能超出模型的处理能力;而较小的chunk_size则更容易被模型处理,但...
Chunk#9通过检查每种方法的优点和缺点,我们的目标是确定应用它们的正确方案 固定大小的分块 这是最常见和最直接的分块方法:我们只需决定块中的代币数量,以及它们之间是否应该有任何重叠 通常,我们希望在块之间保持一些重叠,以确保语义上下文不会在块之间丢失 在大多数常见情况下,固定大小的分块将是最佳路径 与其他...
chunk_size=64 主要实验: 双塔: 迟交互: 实验结论:使用这种doc-levl embedding框架,相比原来的结果,都有较大提升。 消融实验: 只使用doc的一种表示,并且权重设置为1。 实验结论:大多数情况下,人造query带来的提升比其他两种大,另外,合并三种不同的doc表示的提升一般最大。 训练技巧: 动态的难负例采样: 之前的...
splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=chunk_size, chunk_overlap=overlap):根据指定的块大小和重叠长度,创建一个 CharacterTextSplitter 对象。 分割文本: return splitter.split_text(content):使用 split_text 方法将输入的 content 按指定的块大小和重叠长度进行分割,并返回分割后的文本块列表。 应用场景 大...
(input_files=files)docs=reader.load_data()ifverbose:print(f"Loaded {len(docs)} docs")parser=SentenceSplitter(chunk_size=250,chunk_overlap=0)nodes=parser.get_nodes_from_documents(docs,show_progress=verbose)ifverbose:print(f"Parsed {len(nodes)} nodes")returnnodestrain_nodes=load_corpus(TRAIN_...
local:"开头 Settings.chunk_size = 512 # chunk_size大小 # load data #data_path = '/llm...
以下是我们尝试过的一些策略，不过关于chunk size的处理，可能并不是越大越好：块之间的文本重叠，这意味...
(无法操作记得点右上角的 connect 建立连接) 3.开始跑数据 问题: 1.默认读取的是目录, 解决: 新建一个目录把文件放入 2.文件太大, 无法运行 问下GPT 该怎么办 两种都采用: 1.准备分离下数据 2.chunk_size 调到了1024 成功, 接下来开始提问了
现在代码终于不报错了。代码中的chunk_size=1,限定了并发为1。那么我们继续把代码写完。运行效果如下图所示: 我们还可以通过主动传入参数的方式,使用其他的数据库而不是Chroma。这里以Redis为例: 不过要使用Redis来作为向量数据库,需要在Redis中安装Redis Stack模块。安装方法可以在Redis官方文档[3]中找到。
(store.yield_keys())) raw_documents = TextLoader("./state_of_the_union.txt").load() text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0) documents = text_splitter.split_documents(raw_documents) db = FAISS.from_documents(documents, cached_embedder) print(list(store.yield_...