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 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...
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...
运行后,在持久化目录下,会看到对应的数据库文件: 2. 使用已有的向量数据库 现在来看下下次运行,如何使用这个已有的向量数据库。 上面我们第一次创建向量数据库,往里面灌入数据时,使用的是from_documents,这是创建 + 灌入数据。 现在我们不需要灌入数据,那直接用 Chroma 实例化一个对象即可,实例化时传入其所在的...
一、安装向量数据库chromadb和tiktoken 二、使用案例 三、embeddings持久化 四、在线的向量数据库Pinecone 一、安装向量数据库chromadb和tiktoken pip install chromadb 1. 其中hnswlib安装不了,去一下网站下载源码解压后,将hnswlib文件夹放在了项目的\Lib\site-packages文件夹中 GitHub - nmslib/hnswlib: Header-on...
向量数据库 要想持久化保存就必须借用向量数据库,目前市面上最常用的向量数据库是 Chroma 和 Pinecone。 Chroma Chroma是我们上一期用到的,它是一个本地向量数据库,虽然我们上期将向量化后的结果临时存到内存当中了,但实际上我们是可以利用 Chroma 将向量化后的信息存储到本地的一个目录中,从而实现持久化保存的。
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。向量数据库...
我们看到第一篇文档中包含了"email"这个单词,这和我们的问题显然是相关的。接下来我们来实现向量数据库的持久化: vectordb.persist() 执行了persist()操作以后向量数据库才真正的被保存到了本地,下次在需要使用该向量数据库时我们只需要从本地加载数据库即可,无需再根据原始文档来生成向量数据库了。
vectordb.persist()print(f"向量库中存储的数量:{vectordb._collection.count()}") 注意在执行之前要先在/root/autodl-tmp路径下新建好vectorDatabase文件夹,再在该目录下新建chroma文件夹用于存放持久化的向量数据。 如果最后输出的数量不为空代表成功进行向量化。
应用使用 LangChain 及其内置的 PDF 加载器来加载 PDF 书籍,并将文档拆分为小块。然后,LangChain 使用 Gemini 嵌入文本模型将文档表示为向量,并将向量持久化存储到向量数据库中。向量存储检索器为大语言模型 (LLM) 提供上下文,以便在其数据中查找信息,从而生成正确的响应。