LangChain 支持与多种向量数据库的集成,比如 Pinecone、FAISS、Chroma 等。 本文以FAISS为例,首先需要安装FAISS,直接使用pip install faiss-cpu安装。 fromlangchain_community.vectorstoresimportFAISS db = FAISS.from_documents(texts, embeddings_model) FAISS.save_local(db,"faiss_db2") 2.5. 文档检索 当用户提...
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: print(str(doc.metadata["page"]) + ":...
以下代码⽚段使⽤ Faiss 向量数据库,这是⼀个主要由 Facebook AI 团队开发的相似性搜索库。 from langchain.vectorstoresimportFAISSdb = FAISS.from_documents(pages, embeddings) 在使⽤ Faiss 向量数据库之前,需要使⽤ pip install faiss-cpu 命令安装 fai...
examples=[{"test.txt": [Document(page_content="custom doc")]}]), not_refresh_vs_cache: bool = Form(False, description="暂不保存向量库(用于FAISS)"), ) -> BaseResponse: 这里的docs是Json数据类型,本质上可以理解为dict数据类型。pydantic中的Json类用于表示包含 JSON 数据的字段。它可以接受任何合...
from langchain_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: print(str(doc.metadata["page"]) + ":", doc.page_content[:300]) ...
FAISS Cpu是一个用于密集向量的高效相似性搜索和聚类的库。它包含的算法可以搜索任何大小的向量集,最多可以搜索可能不适合RAM的向量集。它还包含用于评估和参数调整的支持代码。Faiss是用C++编写的,带有完整的Python/numpy包装器。它由Facebook人工智能研究公司开发。
text_splitter=CharacterTextSplitter(chunk_size=1000,chunk_overlap=0)texts=text_splitter.create_documents(pdf_content)embeddings=OpenAIEmbeddings()docsearch=FAISS.from_documents(texts,embeddings)qa=RetrievalQA.from_chain_type(llm=OpenAI(),chain_type="stuff",retriever=docsearch.as_retriever(),verbose=False...
from langchain_community.vectorstores import FAISS from langchain_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: print(str(doc.metadata["page"]) + ...
System Info Platform: local development on MacOS Ventura Python version: 3.10.12 langchain.version: 0.0.288 faiss.version: 1.7.4 chromadb.version: 0.4.10 openai.version: 0.28.0 Who can help? @hwchase17 Information The official example no...
vector = faiss.FAISS.from_documents(documents, embeddings) retriever = vector.as_retriever(search_kwargs={'k':4})# 2setup_and_retrieval = RunnableParallel( {"context": retriever,"input": RunnablePassthrough()} ) prompt = ChatPromptTemplate.from_template("""Answer the following question based ...