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...
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...
Now, I can use the add_documents function to store the documents in the vector database and the document store. The function accepts two parameters: the documents and a list of document ids. The ids parameter may be None. In this case, the retriever will generate the ids automatically. I...
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...
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: ...
10, # 重合的文本长度 length_function = len, ) texts = text_splitter.create_documents([...
splits \= text\_splitter.split\_documents(docs) # 插入向量数据库 vector.add\_documents(documents=splits) ### # 删除id为1的doc对象 vector.delete('1') ### # 根据file\_id的条件,查询到所有符合的doc对象的id reuslt = vector.get(where={"file\_id":file\_id}) ...
ElasticsearchStore.add_documents() prints out document IDs to STDOUT after job completion #18986 moruga123 opened this issue Mar 12, 2024· 1 comment Comments moruga123 commented Mar 12, 2024 Checked other resources I added a very descriptive title to this issue. I searched the LangChain do...
workflow.add_node("tools", execute_tools) workflow.set_entry_point("agent") workflow.add_cond...
ChatMessageHistory 公开了两种方法和一个属性。它公开的两个方法是add_user_message和add_ai_message,用于存储来自用户的消息和来自 AI 的相应响应。它公开的属性是一个messages属性,用于访问所有以前的消息。 Chain 链是一个令人难以置信的通用概念,它返回以特定方式组合以完成常见用例的一系列模块化组件(或其他链)...