步骤2:使用Embbeding类为每个句子生成一个嵌入 from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings embedding = OpenAIEmbeddings() embedding1 = embedding.embed_query(sentence1) embedding2 = embedding.embed_query(sentence2)
在这个例子中,我们将使用 Langchain 作为我们的框架来构建它。 import os from typing import List, Tuple from dotenv import load_dotenv from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain.schema import Document from langchain_openai import AzureOpenAIEmbeddings from langchain_co...
在这个示例中,我们首先实例化了OpenAIEmbeddings类,然后分别使用embed_query和embed_documents方法获取了单个文本和一组文本的嵌入向量,并将结果打印出来。 综上所述,openaiembeddings模块是LangChain框架中用于处理OpenAI文本嵌入功能的重要模块,通过它可以方便地获取文本的嵌入向量,进而实现基于向量的文本检索和相似性计算等...
+ OpenAI 的 embedding # !pip install qdrant-client langchain_community langchain_openai langchain_text_splitters -q# 这里没有 import 任何 qdrant 的东西fromlangchain_community.document_loadersimportTextLoaderfromlangchain_commnunity.vectorstoresimportQdrantfromlangchain_openaiimportOpenAIEmbeddingsfromlangchain...
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings embedding = OpenAIEmbeddings(openai_api_key=api_key) db = Chroma(persist_directory="embeddings\\",embedding_function=embedding) The embedding_function parameter accepts OpenAI embedding object that serves the purpose. ...
from langchain.chat_models.openai import ChatOpenAI from langchain.utilities import GoogleSearchAPIWrapper os.environ[“OPENAI_API_KEY”] = ‘my_key’ vectorstore = Chroma(embedding_function=OpenAIEmbeddings(),persist_directory=“./chroma_db_oai”) ...
openai import OpenAIEmbeddings from langchain.vectorstores import Chroma embeddings = OpenAIEmbeddings() state_of_union_store = Chroma(collection_name="state-of-union", persist_directory=".chromadb/", embedding_function=embeddings) val = state_of_union_store.similarity_search("the", top_n=2) ...
I deleted "import openai" part but no change. Could somebody pls help me? from dotenv import load_dotenv from langchain.llms import AzureOpenAI from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings import openai import os # Load environment variables load_dotenv() # Configure Azure OpenAI Service API...
基于ChatGLM 等大语言模型与 Langchain 等应用框架实现,开源、可离线部署的检索增强生成(RAG)大模型知识库项目。 ⚠️ 重要提示 0.2.10将会是0.2.x系列的最后一个版本,0.2.x系列版本将会停止更新和技术支持,全力研发具有更强应用性的Langchain-Chatchat 0.3.x。0.2.10的后续 bug 修复将会直接推送到master分支...
vecstore.__add(texts, embeddings, metadatas=metadatas, ids=ids) - 将文本、向量和元数据添加到向量存储中 3. 使用示例 from langchain_community.vectorstores import FAISS from langchain_openai import OpenAIEmbeddings 准备数据 texts = ["你好,世界", "机器学习很有趣", "人工智能改变世界"] ...