本文介绍了Elasticsearch中的BM25算法以及如何使用Elasticsearch和LangChain构建自查询检索器。BM25算法作为Elasticsearch的默认评分函数,通过动态调整评分来提供更好的搜索体验。而自查询检索器则利用LangChain的自然语言处理能力,结合Elasticsearch的搜索能力,为用户提供更加精确、个性化的搜索体验。希望这些信息能帮助你更好地理解...
elasticsearch_url="http://localhost:9200" retriever=ElasticSearchBM25Retriever.create(elasticsearch_url,"langchain-index-4") # Alternatively, you can load an existing index # import elasticsearch # elasticsearch_url="http://localhost:9200" # retriever = ElasticSearchBM25Retriever(elasticsearch.Elasticsearc...
查看我们的将Amazon Bedrock 与 Elasticsearch 和 Langchain 结合使用的指南。 步骤一:从 LangChain 导入 OpenAI 类 在Python 脚本的顶部,添加此导入语句以从 LangChain 的 LLM 模块中提取 OpenAI 类: from langchain.llms import OpenAI 步骤二:定义从文本文件读取数据的功能: 定义该函数,以便应用程序将文件路径作...
Langchain整合Elasticsearch self._embeddings=HuggingFaceBgeEmbeddings(model_name=Configuration.EMBEDDING_MODEL,model_kwargs={'device':Configuration.DEVICE},encode_kwargs={'normalize_embeddings':True})self._es_client=Elasticsearch(hosts=f'http://{Configuration.ES_HOST}:{Configuration.ES_PORT}',basic_auth=...
LangChain由 Harrison Chase 创建于2022年10月,它是围绕LLMs(大语言模型)建立的一个框架,LLMs使用机器学习算法和海量数据来分析和理解自然语言,GPT3.5、GPT4是LLMs最先进的代表,国内百度的文心一言、阿里的通义千问也属于LLMs。LangChain自身并不开发LLMs,它的核心理念是为各种LLMs实现通用的接口,把LLMs相关的组...
LangChain提供了多种信息检索组件,但为了满足特定需求,可能需要自定义检索逻辑。例如,可以基于Elasticsearch、BM25等算法实现自定义的检索器,或者结合深度学习技术构建语义检索模型。4. 整合生成模型 在检索到相关信息后,需要选择合适的生成模型进行文本生成。LangChain支持多种生成模型,如GPT系列、T5等。根据需求,可以调整...
在LLM成为现实之前,学习模型还没有那么流行,搜索引擎使用传统方法(如TF-IDF算法或其现代增强版的BM25算法——因其在开源分布式搜索引擎Elasticsearch中的使用而闻名)来搜索相关数据。使用这些方法,维度的数量就是词汇量(通常为数万,比密集向量空间大得多),每个条目代表关键字与文档的相关性,同时这也考虑到该术语的频率...
See theBM25retriever integration. See theElasticsearchretriever integration. Vector indexes Vector indexes are an alternative way to index and store unstructured data. See our conceptual guide onvectorstoresfor a detailed overview. In short, rather than using word frequencies, vectorstores use anembe...
在LLM成为现实之前,学习模型还没有那么流行,搜索引擎使用传统方法(如TF-IDF算法或其现代增强版的BM25算法——因其在开源分布式搜索引擎Elasticsearch中的使用而闻名)来搜索相关数据。使用这些方法,维度的数量就是词汇量(通常为数万,比密集向量空间大得多),每个条...
当我们需要提取数据时,就可以使用langchain提供的Retrievers模块去进行数据提取。Retrievers模块支持多种与信息检索相关的算法,比如•TF-IDF、•ElasticSearch BM25等,也支持我们常见的额机器学习算法如•kNN、•SVM。 Chains 我们可以把一个任务理解为一个chain,langchain支持我们自定义拼装chain,组成一条任务链,也...