Langchain是一种自然语言处理(NLP)框架,旨在通过将语言表示为连续的向量空间来解决语言理解和生成任务。它使用了深度学习模型(如Transformer)来学习语言表示,并将文本数据转换为高维度的向量。 相似度计算在Langchain中通常涉及比较两个文本的向量表示,以评估它们之间的语义相似度。Langchain使用了各种距离度量方法(如欧氏...
另外,您可以在构建链时指定可选参数return_source_documents=True,以返回用于回答问题的源文档。 from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain chain = ConversationalRetrievalChain.from_llm(llm, vectorstore.as_retriever(), return_source_documents=True) 现在,是时候使用自己的数据进行问答了! chat_his...
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...
在langchain中,我们使用faiss库进行高效的向量检索。下面是faiss库支持的一些主要检索方法: 1.暴力检索(Brute-ForceSearch):这是最简单也是最直接的检索方法,它通过计算待查询向量与数据库中所有向量的欧氏距离来找出最相似的向量。虽然这种方法简单且易于实现,但它在大规模数据集上的效率很低。 2.近似最近邻搜索(App...
在LangChain中实现Hugging Face管道 现在,您需要将Hugging Face管道实现在LangChain中。您仍然会得到与此处没有进行任何更改相同的输出。但是,这段代码将允许您使用LangChain的高级代理工具、链等与Llama 2一起使用。 使用文档加载器摄取数据 您必须使用WebBaseLoader文档加载器摄取数据,该加载器通过抓取网页收集数据。在...
langchain faiss用法 Langchain是一个大模型框架,它提供了多种方法来处理文本数据,其中FAISS是一种向量存储,可以用于快速搜索和检索类似或相关的文档。 使用FAISS的方法如下: -初始化方法:传入嵌入函数、索引、文档存储和索引到文档存储id的字典等信息进行初始化。 - from_texts方法:根据文本数据和嵌入式向量模型计算...
langchain是一个专门用于开发由大语言模型驱动的应用程序的框架。为大语言模型开发的各个流程(如接下来的文档解析和后续的向量嵌入,向量存储)实现了标准接口,简化了我们的开发流程。比如langchain中集成的Grobid文档解析器可以直接返回document对象(包含了文档内容和元数据),然后直接和embedding模型一起送入向量库,就可以...
pipinstall-U langchain-community faiss-cpu langchain-openai tiktoken Note that you can also installfaiss-gpuif you want to use the GPU enabled version Since we are using OpenAI, you will need an OpenAI API Key. importgetpass importos ...
语言链(LangChain)是一种基于Transformer的模型,用于语言建模和生成任务。FAISS(Fast AI Implementation of Sparse Coding)是一种高效的稀疏编码算法,可以用于大规模的图像和文本搜索。 如果你想在语言链模型上使用FAISS进行句子匹配,可以尝试以下步骤: 1.预处理数据:将句子转化为向量表示,可以使用语言链模型或其他预训练...
Langchain-ChatGLM 相信大家都不陌生,近几周计划出一个源码解读,先解锁langchain的一些基础用法。 文档问答过程大概分为以下5部分,在Langchain中都有体现。 上传解析文档 文档向量化、存储 文档召回 query向量化 文档问答 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...