在LangChain 中的集成:通过 NMSLIB,LangChain 支持高效的向量检索,尤其是在需要高性能和大规模数据检索的应用场景中。 优势:支持多种向量检索算法,能够根据实际场景选择最合适的算法,性能优越。 8. Redis (RedisSearch) 简介:Redis 是一个开源的内存数据库,RedisSearch 是其扩展模块,支持全文搜索、向量检索等功能。
# faiss_db.save_local('test1') # 保存向量数据库 # faiss_db= FAISS.load_local('test1',embeddings=doc2embdding) # 从保存的向量数据库中构建数据库,可将 构建Lanchain的Document类“和 ”构建faiss数据库“步骤去掉 # 在向量数据库查询 k = faiss_db.similarity_search_with_score(query="北京是中国...
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! 为了简便、快速地实现RAG的功能,搭配上langchain使用效果更佳!为配合下面的功能说明,这里先加载长文档,并分割后求embedding后存入向量数...
# 使用Chroma向量数据库来实现对相似结果的过程存储Chroma,# 结果条数k=1,)#使用小样本提示词模板similar_prompt=FewShotPromptTemplate(# 传入选择器和模板以及前缀后缀和输入变量example_selector=example_selector,
测试结果显示,在 10,000,000 条 768 维的向量数据中进行检索时,Zilliz Cloud 两款实例的 QPS 分别是 Qdrant Cloud 实例的 7 倍和 1 倍。 具体见参考资料 Qdrant用法 架构 同其他数据库一样,支持本地和服务器部署 docker 部署 提取预构建的 Docker 映像并运行容器: ...
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距离度量方法,并提供了高效的搜索算法,能够在大规模数据集上进行快速的相似度搜索。Faiss被广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。 4. Qdrant: Qdrant是一个开源的向量搜索引擎,由Qdrant团队开发。它提供了高性能的...
这里选择的向量数据库是:pinecone具体可参考官网文档自行选择: https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction.html 根据官网安装手册进行安装 https://python.langchain.com/docs/modules/data_connection/vectorstores/integrations/pinecone image.png ...
LangChain实际上还提供了10多个向量数据库可供选择。我选择了HNSWLib,因为目前只是进行技术探索,所以选择了内存级向量数据库,非常轻便,支持Node.js,支持离线运行,不需要编写SQL,无需单独启动数据库程序,只需将其作为一个模块导入即可运行。在生产环境中,建议使用更高级的云端数据库,例如Pinecone、Supabase等。
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。