创建好VectorStore对象后，我们就可以使用add_documents方法来向向量数据库中插入数据了。add_documents方法接受doc对象的list作为参数，doc对象的page_content为要插入的文本内容，同时，我们还可以在doc对象中添加一些其他的元数据，用于后续的查询或过滤。例如，我们可以向向量数据库中插入以下doc对象：# 先将文本拆分并...
包含的主要接口有: - add_documents。要进行检索,先要有检索对象,也就是构建索引,索引中的数据通过该接口添加。调用检索器的该接口后,数据会原封不动的传递给索引进行处理。 - get_relevant_documents。获取相关文档,对外提供索引,根据用户提供的检索词,检索器从索引中获取与用户提供的检索词相关的若干文档。 - ...
创建好VectorStore对象后,我们就可以使用add_documents方法来向向量数据库中插入数据了。add_documents方法接受doc对象的list作为参数,doc对象的page_content为要插入的文本内容,同时,我们还可以在doc对象中添加一些其他的元数据,用于后续的查询或过滤。例如,我们可以向向量数据库中插入以下doc对象: # 先将文本拆分并转化...
4. 创建好VectorStore对象后,我们就可以使用add_documents方法来向向量数据库中插入数据了。add_documents方法接受doc对象的list作为参数,doc对象的page_content为要插入的文本内容,同时,我们还可以在doc对象中添加一些其他的元数据,用于后续的查询或过滤。例如,我们可以向向量数据库中插入以下doc对象: # 先将文本拆分并...
(chunk_size=500, chunk_overlap=0) docs = text_splitter.split_documents(documents) db = ElasticsearchStore.from_documents( docs, hf_embedding_model, es_url="http://localhost:9200", index_name="test-index", strategy=ElasticsearchStore.ApproxRetrievalStrategy( hybrid=True, ) ) db.add_documents(...
add_documents(documents) # 使用 VectorDB+LLM 检索 def query(self, query: str, use_vdb: bool = True) -> str: context = '' if use_vdb: answer_from_vdb = self.generate_context(question,1800) for i in range(len(answer_from_vdb)): context = context + answer_from_vdb[i] else: ...
embeddings = embeddings_model.embed_documents([doc.content for doc in split_docs]) # 4. 存储向量 db = Chroma() db.add_documents(embeddings, split_docs) # 5. 检索 query = "你的查询内容" similar_docs = db.similarity_search(query) ...
StuffDocumentsChain: 这种链最简单直接,是将所有获取到的文档作为 context 放入到 Prompt 中,传递到 LLM 获取答案。 RefineDocumentsChain: 是通过迭代更新的方式获取答案。先处理第一个文档,作为 context 传递给 llm,获取中间结果 intermediate answer。然后将第一个文档的中间结果以及第二个文档发给 llm 进行处理,后...
Unable to add documents to Elastic Search Vector Store. const loader = new DirectoryLoader("./documents", { ".txt": (path) => new TextLoader(path), }); const documents = await loader.load() const text_splitter = new CharacterTextSplitter({chunkSize:1000, chunkOverlap:0}) const docs =...
如今各类AI模型层出不穷,百花齐放,大佬们开发的速度永远遥遥领先于学习者的学习速度。。为了解放生产力,不让应用层开发人员受限于各语言模型的生产部署中..LangChain横空出世界。