Now, I need several things. First is the vector database to store embeddings. I will use the Chroma vector database in the in-memory mode. The second thing is a document store to keep the text of documents. For the sake of an example, an in-memory store is enough. AI: 我需要几件...
实践操作:使用Chroma向量存储 首先,安装必要的包:pip install --upgrade --quiet lark langchain-chroma 接下来,导入必要的库并创建一组文档,这些文档包含电影摘要: from langchain_chroma import Chroma from langchain_core.documents import Document from langchain_openai import OpenAIEmbeddings docs = [ # 示...
embeddings=OpenAIEmbeddings() #vectorstore=Chroma.from_documents(documents,embeddings) vectorstore=FAISS.from_texts(texts,embeddings) 嵌入向量直接存储在一个向量数据库中。有许多可用的向量数据库,如 Pinecone、FAISS 等。在这里,我们将使用 FAISS。 prompt_template="""Usethefollowingpiecesofcontexttoanswertheque...
embeddings = OpenAIEmbeddings() # vectorstore = Chroma.from_documents(documents, embeddings) vectorstore = FAISS.from_texts(texts, embeddings) 1. 2. 3. 嵌入向量直接存储在一个向量数据库中。有许多可用的向量数据库,如 Pinecone、FAISS 等。在这里,我们将使用 FAISS。 prompt_template = """Use the f...
workflow.add_node("tools", execute_tools) workflow.set_entry_point("agent") workflow.add_cond...
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) ...
vector_store=Chroma(), embeddings_model=OpenAIEmbeddings(), example_prompt=example_prompt ) # 最后用FewShotPromptTemplate 来创建一个提示词模板,该模板将输入变量作为输入,并将其格式化为包含示例的提示词。 prompt = FewShotPromptTemplate( example_selector=example_selector, ...
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。
add_start_index:是否在元数据中包含每个分块在原始文档中的起始位置。 6.3 Vectorstores 向量存储器 通过Text Embedding models,将文本转为向量,可以进行语义搜索,在向量空间中找到最相似的文本片段。目前支持常用的向量存储有 Faiss、Chroma 等。 Embedding 模型支持 OpenAIEmbeddings、HuggingFaceEmbeddings加载本地模型 ...
Hey i was wondering if there, is a way to pass source documents when using a agent with a createRetrieverTool like this? `import { ChatOpenAI } from '@langchain/openai' import { Chroma } from '@langchain/community/vectorstores/chroma' import { AgentExecutor } from 'langchain/agents' ...