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...
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(...
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 ...
from langchain.prompts import PromptTemplate #用于 PromptTemplate 为字符串提示创建模板。 #默认情况下, PromptTemplate 使用 Python 的 str.format 语法进行模板化;但是可以使用其他模板语法(例如, jinja2 ) prompt_template = PromptTemplate.from_template("Tell me a {adjective} joke about {content}.") ...
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...
# 在这里进行用户数据embedding的存储 vectorstore = FAISS.from_texts( ["harrison worked at kens...
# 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 ...
然后,它使用 FAISS 构建了一个文档搜索系统(docsearch),允许在文本块之间进行有效的基于相似性的搜索。 ● 问答检索设置:该代码使用 Langchain 配置问答 (QA) 检索系统 (qa)。它将语言模型 (llm) 指定为 OpenAI,将检索类型定义为“stuff”,并将检索器设置为使用之前创建的 docsearch。此外,它还在 QA 检索过程中...
= OpenAIEmbeddings() docsearch = Chroma.from_documents(texts, embeddings) qa = RetrievalQA.from_...
这一步的任务是：将文本分割成块，加载嵌入模型，然后通过FAISS 进行向量的存储 from langchain.vectorstores import FAISSfrom langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitterfrom langchain.document_loaders import PyPDFLoader, DirectoryLoaderfrom langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings# Load ...