在这篇博文中,我们将探讨向量存储和嵌入,它们是构建聊天机器人和对数据语料库执行语义搜索的最重要组件。 一、工作流 回想一下检索增强生成 (RAG) 的整个工作流程: 我们从文档开始,创建这些文档的较小拆分,为这些拆分生成嵌入,然后将它们存储在矢量存储中。向量存储是一个数据库,您可以在以后轻松查找类似的向量。
简介:Weaviate 是一个开源的向量数据库,支持存储和检索多种模态的数据(包括文本、图像等)。它结合了向量搜索和传统的数据库功能。 在LangChain 中的集成:LangChain 可以与 Weaviate 集成,用于高效的向量搜索和跨模态的数据检索(如文本、图像、视频等),非常适合多模态应用。 优势:多模态数据支持,能够处理图像、文本...
在这篇博文中,我们将探讨向量存储和嵌入,它们是构建聊天机器人和对数据语料库执行语义搜索的最重要组件。 一、工作流 回想一下检索增强生成 (RAG) 的整个工作流程: 我们从文档开始,创建这些文档的较小拆分,为这些拆分生成嵌入,然后将它们存储在矢量存储中。向量存储是一个数据库,您可以在以后轻松查找类似的向量。
我们可以根据需要记录这个id,并与原始文件关联,一般来说,一个file对应多个doc,例如,我们可以将一个长文本拆分为多个段落,然后将每个段落作为一个doc插入到向量数据库中,这样可以提高检索的效率和精度。 向量数据库-删除 要想从向量数据库中删除数据,我们可以使用delete方法,delete方法接受一个id或一个id列表作为参数,...
向量数据库-删除 要想从向量数据库中删除数据，我们可以使用delete方法，delete方法接受一个id或一个id列表作为参数，然后根据id来删除对应的doc对象。例如，我们可以使用以下代码来删除id为1的doc对象：# 删除id为1的doc对象vector.delete('1')如果我们不知道要删除的doc对象的id，但是知道它的一些元数据，我们可以...
LLM大模型的核心功能之一就是聊天对话(信息检索),RAG的使用必不可少!大致的流程是:用户的query先转成embedding,去向量数据库查询最接近的top K回答;然后这query + top K的回答 + 其他context一起进入LLM,让LLM整合上述所有的信息后给出最终的回复! 为了简
如果不涉及到修改代码库中的代码,也可以通过pip install来更新最新langchain版本库。 2) 建立向量数据库 使用FAISS建立向量数据库的代码如下: file_path = "<你的知识库文件路径>" loader = TextLoader( file_path) documents = loader.load() text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_...
为了帮开发者深入理解使用 LangChain 和 Milvus 进行语义搜索的原理及实例,Zilliz 联动 LangChain 进行了一次干货满满的直播讨论,LangChain 联合创始人兼首席执行官 Harrison Chase 对话 Zilliz软件工程师 Filip Haltmayer,共同探讨如何使用 LangChain 和向量数据库进行语义搜索以及在此过程中可能会遇到的一些典型案例。
LangChain - 用于构建 Agents的框架,内置了丰富的API 向量数据库(这里我们用的是pinecone) OpenAI 的 Secret Key 1. 把文档分片轮询调用调embed用 API,片的长度不要写的太小不然会增加 API调用次数。 constembeddingsArrays=awaitnewOpenAIEmbeddings({modelName:"text-embedding-ada-002"}).embedDocuments(chunks.ma...
LangChain 是一个围绕大语言模型应用而开发的开源框架，可以将 LLM 模型、向量数据 库、交互层 Prompt、外部知识、外部工具整合到一起，允许用户围绕大语言模型快速建 立管道和应用程序，直接与 ChatGPT 或 Huggingface 中的其他 LLM 相连，从而在一定程度 上弥补模型本身的缺陷，提升用户的使用效率。 对于投研实际...