client.createCollection(CHROMA_DB_DEFAULT_COLLECTION_NAME,null,true, embeddingFunction); 嵌入完成后,通过SDK连接到向量库,将向量(Embedding)与文本段(TextSegment)绑定,一并存储到向量库中。 EmbeddingStore<TextSegment> embeddingStore = ChromaEmbeddingStore.builder().baseUrl(CHROMA_URL).collectionName(CHROMA_D...
client.createCollection(CHROMA_DB_DEFAULT_COLLECTION_NAME,null,true, embeddingFunction); 嵌入完成后,通过SDK连接到向量库,将向量(Embedding)与文本段(TextSegment)绑定,一并存储到向量库中。 EmbeddingStore<TextSegment> embeddingStore = ChromaEmbeddingStore.builder().baseUrl(CHROMA_URL).collectionName(CHROMA_D...
文档中示例使用了OpenAI的嵌入模型text-embedding-ada-002,但提供了很多第三方嵌入模型集成可以按需查看。 需要根据文本内容进行相似匹配查找。它利用了语言嵌入技术来实现。 首先定义好嵌入模型,这里使用OpenAI提供的文本嵌入模型。 然后有两种方法可以获取文本向量: 传入多篇文本,同时获取所有文本的嵌入向量表示。 仅传入...
tokenizer,prompt_template,embedding,persist_directory# 声明全局变量以便在函数内部使用模型和分词器json_post_raw =awaitrequest.json()# 获取POST请求的JSON数据json_post = json.dumps(json_post_raw)# 将JSON数据转换为字符串json_post_list = json.loads(json_...
要想向向量数据库中新增数据，我们首先需要创建一个VectorStore对象，并在创建时配置好embedding function，即用于将原始数据转换为向量的函数。如下所示：# 通过HuggingFace创建embedding_functionembeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name=model)# 创建VectorStore的具体实现类Chroma对象，并指定collection_name和持久化...
docsearch = Chroma(persist_directory=vector_store_path,embedding_function=embeddings) # 创建问答对象 qa = VectorDBQA.from_chain_type(llm=OpenAI(), chain_type="stuff", vectorstore=docsearch, return_source_documents=True) # 进行问答 result = qa({"query": "有哪些开心的事情?"}) ...
vectorstore = Chroma(embedding_function=OpenAIEmbeddings()) retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs=dict(k=1)) memory = VectorStoreRetrieverMemory(retriever=retriever) memory.save_context({"input":"我喜欢学习"}, {"output":"你真棒"}) ...
create_faiss_index函数接受一个embedding矩阵(通常是二维数组,其中每行是一个向量),初始化一个FAISS索引,并将这些向量添加到索引中。这个索引后续将用于相似性搜索。 在FAISS索引中搜索 def search_faiss_index(query_embedding, index): query_embedding = np.array(query_embedding).astype(np.float32) # 确保查...
然而，幻觉是笼罩在RAG应用上，挥之不去的乌云。一般来说RAG会经历，原始数据向量化->语义搜索数据召回->大模型整合输出。RAG因此也面临着一些挑战和问题，其中最主要的有以下三个方面：数据向量化的信息损失。为了实现高效的文档检索，通常需要将原始的文本数据转化为数值向量，这一过程又称为数据向量化（Data Embeddin...
使用persist_directory参数(存储先前创建的Chroma数据库的位置)和embedding_function参数(embeddings实例)实例化Chroma对象。 使用from_chain_type()方法创建RetrievalQAWithSourcesChain实例。此实例采用以下参数: OpenAI(temperature=0):具有指定温度设置的OpenAI类的实例。