针对基础检索得到的文档再做一次向量相似性搜索进行过滤,也可以取得不错的效果。 最后一点就是自查询(SelfQueryRetriever)的概念,其实就是结构化查询元数据,因为对文档的元信息查询和文档内容的概要描述部分查询效率肯定是高于全部文档的。 4、Embedding专题 文本嵌入是什么 向量是一个有方向和长度的量,可以用数学中的...
vectorstore = Chroma.from_documents( docs, embeddings ) 元数据描述,创建retriever。 # --- SelfQueryRetriever设置 --- # metadata_field_info = [ AttributeInfo( name="genre", description="The genre of the movie. One of ['science fiction', 'comedy', 'drama', 'thriller', 'romance', 'actio...
from langchain.retriever import BaseRetrieverfrom langchain.schema import Documentclass MyRetriever(BaseRetriever):def get_relevant_documents(self, query: str) -> List[Document]:# Implement your retrieval logic here# Retrieve and process documents based on the query# Return a list of relevant documen...
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等。通过HuggingFaceEmbeddings加载本地模型可以节省embedding的调用费用。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
如下是一个MultiQueryRetriever的使用示例：# Build a sample vectorDBfrom langchain.vectorstores import Chromafrom langchain.document_loaders import WebBaseLoaderfrom langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddingsfrom langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter# Load blog postloader = Web...
max_length=512)docs = splitter.split(doc)# 转换文档对象为嵌入，并存储到向量存储器中embedder = OpenAIEmbeddings()vector_store = ChromaVectorStore()for doc in docs: embedding = embedder.embed(doc.page_content) vector_store.add(embedding, doc)# 创建检索器retriever = VectorStoreRetriever(vect...
vectorstore = Chroma.from_documents(documents=splits, embedding=OpenAIEmbeddings()) # Retrieve and generate using the relevant snippets of the blog. retriever = vectorstore.as_retriever() prompt = hub.pull("rlm/rag-prompt") def format_docs(docs): ...
这里我们使用 Chroma 作为检索引擎,在 LangChain 中,Chroma 默认使用 cosine distance 作为向量相似度的评估方法, 同时可以通过调整 db.as_retriever(search_type= "similarity_score_threshold"),或是 db.as_retriever(search_type= "mmr")来更改默认搜索策略,前者为带阈值的相似度搜索,后者为 max_marginal_relevanc...
pip install chromadb 下面的例子展示了如何问答。我们特别选择了这个例子,因为它正好集合了许多不同的元素(Text splitters、embeddings、vectorstores),再加上它演示了如何在langchain中使用它们。 问答可分成四步: 创建索引 从该索引创建Retriever 创建问答链 ...
笔者认为 Langchain 作为一个大语言模型应用开发框架,解决了现在开发人工智能应用的一些切实痛点。以 GPT 模型为例: 1.数据滞后,现在训练的数据是到 2021 年 9 月。 2.token 数量限制,如果让它对一个 300 页的 pdf 进行总结,直接使用则无能为力。