I encountered an error while using the Chroma.fromTexts() function in the Langchain library. The error occurs when attempting to create a collection using the fromTexts() method. The function throws an error with the message throw new Er...
when he ran for theU.S. Senate. Obama received the Nobel Peace Prize in 2009."""# Create the retriever with the Obama text as the contextvectorstore=Chroma.from_texts([obama_text],embedding=OpenAIEmbeddings())retriever=vectorstore.as_retriever()# Define the prompt templatetemplate="""Answer...
fromlangchain.vectorstoresimportChromafromlangchain.embeddings.openaiimportOpenAIEmbeddings#创建open ai的embedding对象embedding=OpenAIEmbeddings()#需要存入数据库的文本texts=["""The Amanita phalloides has a large and imposing epigeous (aboveground) fruiting body (basidiocarp).""","""A mushroom with a ...
import osfrom langchain.chains import RetrievalQAfrom langchain.document_loaders import TextLoaderfrom langchain.embeddings import OpenAIEmbeddingsfrom langchain.indexes import VectorstoreIndexCreatorfrom langchain.text_splitter import CharacterTextSplitterfrom langchain.vectorstores import Chromafrom langchain.ll...
#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="""Usethefollowingpiecesofcontexttoanswerthequestionattheend.Ifyoudon'tkno...
# 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 following pieces of context to ...
docsearch = Chroma.from_documents(texts, llama_embeddings) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 在没有持久性的情况下使用嵌入式DuckDB:数据将是瞬态的 CPU times: user 5min 59s, sys: 1.62 s, total: 6min 1s Wall time: 49.2 s ...
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。
存储提取的文本向量,包括 Faiss、Milvus、Pinecone、Chroma 等。如下是 LangChain 集成的向量数据库。 2.3.4. Retrievers 检索器是一种便于模型查询的存储数据的方式,LangChain 约定检索器组件至少有一个方法 get_relevant_texts,这个方法接收查询字符串,返回一组文档。下面是一个简单的列子: ...
这里的底层逻辑是利用了SemanticSimilarityExampleSelector这个例子选择器和向量相似度的计算(openAIEmbeddings)以及利用chroma进行数据存储,代码如下: from langchain.prompts.example_selector import SemanticSimilarityExampleSelector from langchain.vectorstores import Chroma from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings...