在此步骤中,我们将设置环境以使用 CohereEmbeddings 从 DeepLake 检索数据,将数字数据转换回文本。然后,我们将使用 ContextualCompressionRetriever 和CohereRerank 来搜索、排名和检索相关数据。 将此代码添加到 Databutton 中的主页 首先,我们使用 db.secrets.get 设置 COHERE_API_KEY 和 ACTIVELOOP_TOKEN 环境变量,从...
该类Embeddings是专为与文本嵌入模型交互而设计的类。有许多不同的嵌入模型提供商(OpenAI、Cohere、Hugging Face 等)和本地模型,该类旨在为所有这些模型提供标准接口。 LangChain 中的基础 Embeddings 类提供了两种方法:一种用于嵌入文档,一种用于嵌入查询。前者接受多个文本作为输入,而后者接受单个文本。将它们作为两个...
此外, LangChain 提供了⼀个包装器来调⽤这些嵌⼊,如下所示。 from langchain.embeddingsimportOpenAIEmbeddingsembeddings = OpenAIEmbeddings() 要使⽤ OpenAIEmbeddings ,请先使⽤ pip install tiktoken 安装 tiktoken 包。 索引保存⻚⾯嵌⼊并使搜索变得...
我们可以使用 LangChain 与多个嵌入提供者进行接口交互,例如 OpenAI 和 Cohere 的 API,但我们也可以通过使用 Hugging Faces 的开源嵌入在本地运行,以达到免费和数据隐私的目的。 现在,您可以使用仅四行代码在自己的计算机上创建自己的嵌入。但是,维度数量可能会有所不同,嵌入的质量可能会较低,这可能会导致检索不太准...
应用程序需要从外部来源（如PDF、网页、CSV和关系数据库）检索数据，以构建LLM的上下文。LangChain可以与能够访问和从不同来源检索数据的模块无缝集成。词嵌入（Word embeddings）从某些外部来源检索到的数据必须转换为向量。这是通过将文本传递给与大型语言模型（LLM）关联的词嵌入模型来实现的。例如，OpenAI的GPT-3.5...
LangChain 中的 Embeddings 基类公开了两种方法:一种用于嵌入文档,另一种用于嵌入查询。前者采用多个文本作为输入,而后者采用单个文本。将它们作为两种单独方法的原因是,某些嵌入提供程序对文档(要搜索的)与查询(搜索查询本身)有不同的嵌入方法。 文本嵌入模型是将文本进行向量表示,从而可以在向量空间中对文本进行诸如语...
导入了`OpenAIEmbeddings`,用于获取OpenAI大型语言模型生成的词向量(或者句向量)。 导入了`CohereEmbeddings`,用于获取Cohere大型语言模型生成的词向量(或者句向量)。Cohere是一个提供预训练语言模型服务的公司。 导入了`CharacterTextSplitter`,用于将文本按照字符进行切割。
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...
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。
Cohere Hugging Face 向量存储站 向量存储站是LangChain为我们封装的一个专门用来解决需求的一个工具,它可以和不同的向量数据库进行交互,能够为问哦们非常方便的解决词向量的一个存储和查询或者说是检索的一个需求。 image.png 当有了词向量之后,我们便可以对这些词向量做语义检索。去找一下有什么相近的词语或者问...