这种方法的一个优点是可以使用页码检索文档: from langchain.vectorstores import FAISS from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings faiss_index = FAISS.from_documents(pages, OpenAIEmbeddings()) docs = faiss_index.similarity_search("How will the community be engaged?", k=2) for doc in do...
三、不存在faiss.index MyFAISS.from_documents()重载了父类VectorStore的from_documents(),这里的self.embeddings其实是一个embedding对象 vector_store = MyFAISS.from_documents(docs, self.embeddings) # docs 为Document列表 self.embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name=embedding_model_dict[embedding_model]...
documents, etc.). """type:Literal["Document"] ="Document"@classmethoddefis_lc_serializable(cls)->bool:"""Return whether this class is serializable."""returnTrue@classmethoddefget_lc_namespace(cls)-> List[str]:"""Get the namespace of the langchain object."""return["langchain","schema"...
三、不存在faiss.index MyFAISS.from_documents()重载了父类VectorStore的from_documents(),这里的self.embeddings其实是一个embedding对象 vector_store = MyFAISS.from_documents(docs, self.embeddings) # docs 为Document列表 self.embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name=embedding_model_dict[embedding_model]...
Then you can (re-)add the documents of ids you just removed. That's an update. Contributor Xmaster6y commented Jul 3, 2023 @Pixcoder Beware of Faiss overwriting indices. Removing the biggest indices first seems superfluous since you can remove multiple indices simultaneously. Re-indexing index...
pip install faiss-cpu from langchain.vectorstores import FAISSdb = FAISS.from_documents(docs, embeddings)
#vectorstore=Chroma.from_documents(documents,embeddings) vectorstore=FAISS.from_texts(texts,embeddings) 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。 prompt_template="""Usethefollowingpiecesofcontexttoanswerthequestionattheend.Ifyoudon'tkno...
returnself.add_doc(kb_file,**kwargs) defexist_doc(self,file_name:str): returndoc_exists(KnowledgeFile(knowledge_base_name=self.kb_name, Expand Down 15 changes: 10 additions & 5 deletions15server/knowledge_base/kb_service/faiss_kb_service.py ...
如今各类AI模型层出不穷,百花齐放,大佬们开发的速度永远遥遥领先于学习者的学习速度。。为了解放生产力,不让应用层开发人员受限于各语言模型的生产部署中..LangChain横空出世界。
本文为笔者学习LangChain时对官方文档以及一系列资料进行一些总结～覆盖对Langchain的核心六大模块的理解与核心使用方法,全文篇幅较长,共计50000+字,可先码住辅助用于学习Langchain。 一、Langchain是什么? 如今各类AI模型层出不穷,百花齐放,大佬们开发的速度永远遥遥领先于学习者的学习速度。。为了解放生产力,不让应用...