提供文本块(前面使用langchain分割器分割出来的document对象,带page_content,非字符串)和嵌入模型给向量数据库。 使用from_documents 初始化数据库并生成对该文本的集合collection: from langchain.vectorstores import Qdrant # 使用文本块和嵌入模型来填充向量数据库 qdrant = Qdrant.from_documents( texts, emb_model...
LangChain 通过 Loader 加载外部的文档,转化为标准的 Document 类型。Document 类型主要包含两个属性:page_content 包含该文档的内容。meta_data 为文档相关的描述性数据,类似文档所在的路径等。 加载文本: 加载目录: 6.2 Text Spltters 文本分割器 LLM 一般都会限制上下文窗口的大小,有 4k、16k、32k 等。针对大文...
Document 类型主要包含两个属性：page_content 包含该文档的内容。meta_data 为文档相关的描述性数据，类...
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examples=[{"test.txt": [Document(page_content="custom doc")]}]),not_refresh_vs_cache: bool = Form(False, description="暂不保存向量库(用于FAISS)"), )->BaseResponse: (2)先将上传的文件保存到磁盘 不再解释,就是将上传的文件保存到知识库本地相应的文件夹中。
document_content_description = "Brief overview of a movie, along with keywords" # 定义允许的比较器列表 allowed_comparators = [ "$eq", # Equal to (number, string, boolean) "$ne", # Not equal to (number, string, boolean) "$gt", # Greater than (number) ...
docs = retriever_from_llm.get_relevant_documents(query=question)#多个query和向量数据库的embedding向量直接计算距离 [Document(page_content='In this technical report, we introduce Baichuan\n2, a series of large-scale multilingual language\nmodels. Baichuan 2 has two separate models,\nBaichuan 2-7B ...
final text = doc.pageContent; const textSplitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunkSize: 1000); final chunks = textSplitter.createDocuments([text]); return chunks .map( (e) => Document( id: e.id, pageContent: e.pageContent.replaceAll(RegExp('/\n/g'), " "), ...
memory.save_context({"input": tdd.page_content}, {"output": "这是一段技术设计文档,后续输出测试用例需要"}) # 调大模型生成测试用例 llm = LLMFactory.get_openai_factory().get_chat_llm() human_input = "作为软件测试开发专家,请根据以上的产品需求及技术设计信息," + input_prompt + ",以mark...
# 使用带分数的相似性搜索 docs_and_scores = db.similarity_search_with_score(query) # 打印文档及其相似性分数 for doc, score in docs_and_scores: print(f"Document: {doc.page_content}\nScore: {score}\n") 如果每次都要调用embedding无疑太浪费,所以最后我们也可以直接将数据库保存起来,避免重复调用...