优势:适用于结构化文本数据和全文搜索,特别是在需要复杂查询的场景下。 3. Weaviate 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(...
LangChain支持的向量数据库范围广泛，包括但不仅限于Faiss、OpenSearch、AnalyticDB、Annoy、Atlas、AwaDB等...
Zilliz是一家专注于大规模向量数据分析的公司,他们开发了多个与向量相关的开源项目,其中包括Milvus和Chroma。Zilliz致力于提供高效的向量数据处理和分析解决方案,帮助用户在海量数据中进行快速的相似度搜索和数据分析。 3. Faiss: Faiss是Facebook AI Research开发的一个高性能向量相似度搜索库。它支持多种向量索引结构和...
开源的向量数据库有qdrant,weaviate,milvus,elasticsearch等,推荐qdrant。 3、LLM框架 LangChain及LlamaIndex (原GPT Index) 这样的LLM框架,封装了很多LLM的工具,可以极大程度提升与LLM的集成效率。 LlamaIndex (原GPT Index) 入门门槛更低,入门文档也写得比较详尽。LangChain更为强大灵活,qdrant对LangChain的集成更...
LangChain的VectorStore类是一个通用的向量数据库的接口，它可以对接不同的底层向量数据库，如chroma、faiss、annoy等，实现统一的操作方法和API。VectorStore类还提供了一些高级的功能，如语义检索、最大边际相关性（MMR）等，可以帮助我们更好地利用向量数据库的能力。要想向向量数据库中新增数据，我们首先需要创建一...
retriever=vectordb.as_retriever(), llm=llm#通过上述的llm生成多个query,并指定检索的向量数据库) 效果如下:同一个query被指定的大模型衍生出了3个query: INFO:langchain.retrievers.multi_query:Generated queries: ['1. Can you provide information about baichuan2?','2. What can you tell me about baich...
LangChain向量数据库是一系列专门用于存储和检索高维向量的数据库系统，它们能够高效地处理大规模的向量数据，支持快速的向量相似性搜索。这些数据库包括但不限于Faiss、OpenSearch、AnalyticDB、Annoy、Atlas、AwaDB等。这些数据库通过紧凑的向量存储格式、高效的索引结构和多种相似性度量方法，显著提高了向量数据...
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。