from_texts()主要做了3件事情 1.文档embedding化。 2. 创建内存中的文档存储 3.初始化FAISS数据库 最后返回的cls实例指class FAISS(VectorStore): 在这里,要注意2个变量, embeddings: List[List[float]], 真正的embedding向量,2维列表 embedding: Embeddings, 一个huggingface类对象 @classmethod def from_texts(...
图中的FAISS是一种向量存储的服务; 给一个案例,了解下不同工具的用法: 2. 然后分隔文档为不同区块; 3. 然后转换为向量存储; 4. 将向量存储转换为检索器,交给LangChain,用于问答; import osfrom langchain.chains import RetrievalQAfrom langchain.document_loaders import TextLoaderfrom langchain.embeddings impo...
以下是我们如何使用 Langchain 实现文本拆分: 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",retr...
# vectorstore = Chroma.from_documents(documents, embeddings) vectorstore = FAISS.from_texts(texts, embeddings) 1. 2. 3. 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 = """Use the following pieces of context to a...
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 = """Use the following pieces of context to answer the question at the end. If you don't know the answer, just sa...
langchain faiss用法langchain faiss用法 Langchain是一个大模型框架,它提供了多种方法来处理文本数据,其中FAISS是一种向量存储,可以用于快速搜索和检索类似或相关的文档。 使用FAISS的方法如下: -初始化方法:传入嵌入函数、索引、文档存储和索引到文档存储id的字典等信息进行初始化。 - from_texts方法:根据文本数据和...
向量数据库选择了开源且免费的FAISS,也可考虑商业化的PineCone; 搜索集成选择了商业化的SerpAPI,仅做示例; 场景选择上,以我们团队所关注的网络安全为主题,以公开的数据集为对象,为了简化POC,尽可能地缩小了数据规模,使得整个程序非常简单,可以直接在Colab上运行。
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'tknowtheanswer,justsayGTGTGTGTGTGTGTGTGTG,don'ttrytomakeup...
from_texts()主要做了3件事情 1.文档embedding化。 2. 创建内存中的文档存储 3.初始化FAISS数据库 最后返回的cls实例指class FAISS(VectorStore): 在这里,要注意2个变量, embeddings: List[List[float]], 真正的embedding向量,2维列表 embedding: Embeddings, 一个huggingface类对象 ...
存储提取的文本向量,包括 Faiss、Milvus、Pinecone、Chroma 等。如下是 LangChain 集成的向量数据库。 2.3.4. Retrievers 检索器是一种便于模型查询的存储数据的方式,LangChain 约定检索器组件至少有一个方法 get_relevant_texts,这个方法接收查询字符串,返回一组文档。下面是一个简单的列子: ...