"""Wrapper around FAISS vector database. To use, you should have the ``faiss`` python package installed. Example: .. code-block:: python from langchain import FAISS faiss = FAISS(embedding_function, index, docstore, index_to_docstore_id) """ def __init__( self, embedding_function: Ca...
注意:在langchain中文网中对于qdrant的重用示例代码给的是如下代码,但embedding_function用法已被抛弃,可以直接使用embeddings。 qdrant = Qdrant( client=client, collection_name="my_documents", embedding_function=embeddings.embed_query ) 我们将向量数据库qdrant接入后,使用上下文注入进行推理,得到结果如下: 依然是...
vector_store_path = r"D:\pythonwork\mindlangchain\vector_store" # docsearch = Chroma.from_documents(documents=split_docs, # embedding=embeddings, # persist_directory=vector_store_path) docsearch = Chroma(persist_directory=vector_store_path,embedding_function=embeddings) # 创建问答对象 qa = Vector...
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...
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。
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...
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"}) ...
db =Chroma(persist_directory='VectorStore',embedding_function=embeddings) return db 定义LLM关联检索问答链:定义ChatGLM模型调用客户端、获取向量库检索器retriever 、定义LangChain问答链RetrievalQA对象,链类型为:stuff、LLM模型为ChatGLM; token:最大8000 ...
vectorstore = Chroma(embedding_function=OpenAIEmbeddings(), persist_directory="./chroma.db") 然后在代码中就可以直接用了。使用的示例代码如下: importbs4 fromlangchainimporthub fromlangchain_core.output_parsersimportStrOutputParser fromlangchain_core.runnablesimportRunnablePassthrough ...
FunctionExplainerPromptTemplate接收两个变量一个是prompt,另一个则是传入需要用到的model,该class下面的validate_input_variables用来验证输入量,format函数用来输出格式化后的prompt. #初始化prompt实例 fn_explainer = FunctionExplainerPromptTemplate(input_variables=["function_name"]) ...