Text embedding models | ️ LangChain Embeddings 类是专为与文本嵌入模型交互而设计的类。 嵌入会创建一段文本的向量表示。这很有用,因为这意味着我们可以在向量空间中思考文本,并执行语义搜索等操作,即在向量空间中寻找最相似的文本片段。 LangChain 中的基础 Embeddings 类提供了两种方法:一种用于嵌入文档,一种...
LangChain 是实现RAG的一种框架。这两篇文章是一个比较浅显易懂的入门。 使用LangChain构建RAG的要点是,需要在第一时间内建构流程框架,构建评估函数,之后通过试错各种不同的算法,迭代,得到一个较好的算法。 Re-ranking https://pub.towardsai.net/advanced-rag-04-re-ranking-85f6ae8170b1pub.towardsai.net/...
在Langchain中使用本地embedding模型,可以按照以下步骤进行: 1. 确认本地embedding模型与langchain的兼容性 首先,确保你的本地embedding模型与Langchain兼容。Langchain支持多种embedding模型,但你需要确认你的模型是否在支持的列表中。如果不在,你可能需要进行一些适配工作。 2. 将本地embedding模型加载到langchain中 Lan...
AI代码解释 from langchain.document_loaders.csv_loaderimportCSVLoader loader=CSVLoader(file_path='data.csv',csv_args={'delimiter':',','quotechar':'"','fieldnames':['Words']})data=loader.load()data"""[Document(page_content='Words: Words',metadata={'source':'data.csv','row':0}),Docume...
三、LangChain上部署 model_name = "E:\jina-embeddings-v3" model_kwargs = {'device': 'cpu','trust_remote_code':True} encode_kwargs = {'normalize_embeddings': False} hf = HuggingFaceEmbeddings( model_name=model_name, model_kwargs=model_kwargs, ...
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,正在生成向量库") if vs_path and os.path.isdir(vs_path) and "index.faiss" in os.list...
· 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 原创 · LangChain-21 Text Splitters 内容切分器 支持多种格式 HTML JSON md Code(JS/Py/TS/etc) 进行切分并输出 方便将数据进行结构化后检索 原创 · 单月30k+ Download...
本文将探讨 Langchain Embedding 技术在 AI 大模型企业应用实战中的重要作用和价值,分析其实战应用的痛点,并结合案例说明如何有效运用该技术提升 AI 大模型的性能与企业应用效果。
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...
模型(Models):在 LangChain 中,“models” 模块是非常重要的部分,它包含了用于不同自然语言处理任务的各种模型。以下是 LangChain 中可用的模型类型: a. LLMs(大型语言模型):LLMs是先进的AI模型,能够理…