vector = FAISS.from_documents(all_splits, bgeEmbeddings) 5、向量库检索 接下来尝试下使用向量库进行检索。 retriever = vector.as_retriever(search_type="similarity", search_kwargs={"k":3}) retriever.invoke("收货人姓名是张三丰的,有几个订单?金额分别是多少,总共是多少?") 检索结果如下。 [Document...
最后来介绍一下vector在memory中的用法,通过VectorStoreRetrieverMemory可以将memory存储到Vector数据库中,每次调用时,就会查找与该记忆关联最高的k个文档,并且不会跟踪交互顺序。不过要注意的是,在利用VectorStoreRetrieverMemory前,我们需要先初始化一个VectorStore,免费向量数据库有Meta的faiss、chrome的chromad以及lance,...
retriever = db.as_retriever( search_type="similarity_score_threshold", search_kwargs={"score_threshold": 0.5} ) docs = retriever.get_relevant_documents("知乎是什么") 指定Top K 指定Top K检索是一种简单直观的检索方法,即在所有检索结果中,仅返回相似度分数最高的前K个文档。这种方法非常适用于需要...
retriever = docsearch.as_retriever() retriever.search_kwargs['distance_metric'] = 'cos' retriever.search_kwargs['fetch_k'] = 100 retriever.search_kwargs['maximal_marginal_relevance'] = True retriever.search_kwargs['k'] = 10 chain = RetrievalQAWithSourcesChain.from_chain_type( ...
retriever=docsearch.as_retriever(search_kwargs={"k": MIN_DOCS})) CPU times: user 861 µs, sys: 2.97 ms, total: 3.83 ms Wall time: 7.09 ms 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 现在在知识源的上下文中运行我们的查询怎么样?
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs=dict(k=1)) memory = VectorStoreRetrieverMemory(retriever=retriever) memory.save_context({"input":"我喜欢学习"}, {"output":"你真棒"}) memory.save_context({"input":"我不喜欢玩儿"}, {"output":"你可太棒了"}) ...
as_retriever(search_kwargs=dict(k=3)) memory = VectorStoreRetrieverMemory(retriever=retriever) # 把记忆存在向量数据库中 memory.save_context({"input":"我喜欢爬山"},{"output":"不错啊"}) memory.save_context({"input":"我喜欢打羽毛球"},{"output":"nice"}) memory.save_context({"input":"...
retriever = SelfQueryRetriever( query_constructor=query_constructor, vectorstore=vectorstore, structured_query_translator=PineconeTranslator(), search_kwargs={'k': 10} ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15.
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm, retriever=vectorstore.as_retriever(), return_source_documents=True, chain_type_kwargs={"prompt": QA_CHAIN_PROMPT}) result = qa_chain({"query": "用户注册资格"}) print(result["result"]) ...
{question}"""QA_CHAIN_PROMPT = PromptTemplate(input_variables=["context","question"], template=template)from langchain.chains import RetrievalQAqa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm, retriever=vectordb.as_retriever(), return_source_documents=True, chain_type_kwargs={"prompt":QA_CHAIN_...