这种方法的一个优点是可以使用页码检索文档: from langchain.vectorstores importFAISSfrom 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 docs:...
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]...
Embeds documents. 2. Creates an in memory docstore 3. Initializes the FAISS database This is intended to be a quick way to get started. Example: .. code-block:: python from langchain import FAISS from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings embeddings = OpenAIEmbeddings() faiss = FAISS...
创建好VectorStore对象后，我们就可以使用add_documents方法来向向量数据库中插入数据了。add_documents方法接受doc对象的list作为参数，doc对象的page_content为要插入的文本内容，同时，我们还可以在doc对象中添加一些其他的元数据，用于后续的查询或过滤。例如，我们可以向向量数据库中插入以下doc对象：# 先将文本拆分并...
embeddings = embeddings_model.embed_documents(txts) 2.4. 文档向量化存储 接下来,我们需要将生成的向量化的文档,存入向量数据库中。向量数据库主要用来做相似性搜索,可以高效地存储和检索高维向量。LangChain 支持与多种向量数据库的集成,比如 Pinecone、FAISS、Chroma 等。
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。
# Embeddingsfrom langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddingsembeddings = HuggingFaceEmbeddings()#text = "This is a test document."#query_result = embeddings.embed_query(text)#doc_result = embeddings.embed_documents([text]) pip install faiss-cpu ...
#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 ...
pip install faiss-cpu 1. from langchain.vectorstores import FAISS db = FAISS.from_documents(docs, embeddings) query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson" docs = db.similarity_search(query) 1. 2. 3. 4. 5.