、在构建向量知识库时,由于文档长度可能超过模型支持的上下文长度,因此需要将文档分割成较小的片段(chunk),以便模型能够有效处理和检索。这是通过chunk_size和chunk_overlap两个参数来控制分割过程的。通过设置合理的chunk_size和chunk_overlap,可以有效地分割文档,使得模型能够在处理长文档时,依然保持对上下文的理解能力,...
Chunking of the input array controlled by self.chunk_size is being ignored when self.check_embedding_ctx_length is disabled. Effectively, the chunk size is assumed to be equal 1 in such a case. This is suprising. The PR takes into account self.chunk_size passed by the user. efriis added...
Chunk#0在构建与LLM相关的应用时,分块(chunking)是将大段文本分解为较小段的过程 当我们使用LLM嵌入内容时,chunking是一项帮助优化向量数据库返回内容相关性的基本技术 在这篇博文中,我们将探讨它是否以及如何帮助提高LLM相关应用的效率和准确性 往向量数据库中索引的任何内容都需要首先向量化(称为嵌入,embedding) Chu...
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=chunk_size, chunk_overlap=chunk_overlap, length_function=len) #len is a built-in Python function # 1. Define a regular python function for chunking. def chunk_row(row, splitter=text_splitter): # Copy the row columns intometadata. met...
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...
node_parser = SimpleNodeParser.from_defaults(chunk_size=512) nodes = node_parser.get_nodes_from_documents(documents) 六、生成问题上下文对 为了评估,我们创建了一个问题上下文对数据集,该数据集包括一系列问题及其相应的上下文。为了消除embedding(OpenAI/CohereAI)和重排序(CohereAI)评估的偏差,我们使用Anthropic...
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Redi...
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...
embeddings = OpenAIEmbeddings(openai_api_key=get_model_path(model), chunk_size=CHUNK_SIZE) embeddings = OpenAIEmbeddings(model_name=model, # TODO: 支持Azure openai_api_key=get_model_path(model), chunk_size=CHUNK_SIZE) elif 'bge-' in model: if 'zh' in model: # for chinese model1...
The technical details: data, embeddings and chunk size技术细节：数据、嵌入和块大小。The dataset I...