今天主要讲langchain在文档embedding以及构建faiss过程时是怎么实现的。 二、源码入口 langchain中对于文档embedding以及构建faiss过程有2个分支, 1.当第一次进行加载文件时如何生成faiss.index 2.当存在faiss.index时 下面也分别从这2个方面进行源码解读 if len(docs) > 0: logger.info("文件加载完毕,正在生成向量...
LangChain+向量数据库+ChatGLM2 LLM+向量数据库方案核心 三步走实现私有知识库 1. 将私有知识库内容经过 embedding 存入向量知识库 2. 用户每一次提问,把问题也 embedding,并利用向量相关性算法(例如余弦算法)找到向量知识库最匹配的几个片段 3. 将这些片段,与用户问题一起作为 promt 提交给 LLM 回答 知识点:...
code-block:: python from langchain import FAISS faiss = FAISS(embedding_function, index, docstore, index_to_docstore_id) """ def __init__( self, embedding_function: Callable, index: Any, docstore: Docstore, index_to_docstore_id: Dict[int, str], relevance_score_fn: Optional[ Callable[[...
简介: LangChain-23 Vector stores 向量化存储 并附带一个实际案例 通过Loader加载 Embedding后持久化 LangChain ChatOpenAI ChatGLM3对话 背景描述 向量存储,也称为向量数据库,是专门设计用于高效存储和索引由人工智能模型生成的向量嵌入的数据库。这些嵌入是表示数据点在多维空间中的高维向量,捕获复杂的语义关系。向量...
AI大模型实战探秘:深入了解langchain的Embedding技术 简介:本文深入探讨了langchain中的Embedding技术在企业实际应用中的挑战与解决方案,同时展望了该技术在未来的发展趋势。 在AI的世界里,大模型已成为推动各种智能化应用的重要基石。今天,让我们聚焦于langchain中的一项关键技术——Embedding,探究其在企业应用实战中的奥秘...
document_loaders import TextLoader from langchain_openai import OpenAIEmbeddings from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter from langchain_community.vectorstores import Chroma # Load the document, split it into chunks, embed each chunk and load it into the vector store. raw_documents =...
利用LangChain开发整体的功能 使用了 ChatOpenAI,也配置了 ChatGLM3 的方式(本地部署安全且免费) 简易的Flask服务,开发一个GET的方式请求,方便接口调用并返回。 from langchain_community.document_loaders import UnstructuredWordDocumentLoader from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter ...
pip show langchain ! pip show langchain-openai 2 Embed_documents # 1. 导入所需的库 from langchain_openai import OpenAIEmbeddings # 创建 OpenAI 文本嵌入模型实例 e_model = OpenAIEmbeddings() # 将给定的文本列表嵌入到向量空间中 ebeddings = e_model.embed_documents( [ "你好", "你好啊", ...
基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[6]-实现Milvus向量检索+实现自定义关键词调整Embedding模型 0.Milvus与Faiss对比 Milvus相对于Faiss的优势主要体现在以下几个方面: 在线数据更新与实时搜索: Milvus支持在线的数据更新和实时的向量搜索,这意味着在数据频繁变动的场景下,用户无需重新构建整个索引,从...
langchain embedding检索排序 匹配度打分 检索的三种匹配方式,在使用计算机进行检索访问时,使用一些特定的方法往往能加快搜索的速度。计算机检索基本检索方法主要有布尔检索、截词检索、原文检索、加权和聚类检索、扩检和缩检。中文名检索访问方法外文名Retrievalaccessme