- from_texts方法:根据文本数据和嵌入式向量模型计算文本向量,初始化FAISS数据库,并返回FAISS封装对象。 - save_local方法:将FAISS索引、文档存储和索引到文档存储id保存到指定的文件夹路径中。 - load_local方法:从指定的文件夹路径中加载FAISS索引、文档存储和索引到文档存储id。然后返回FAISS封装对象。©...
if vs_path and os.path.isdir(vs_path): vector_store = FAISS.load_local(vs_path, embeddings) vector_store.add_documents(docs) 3. 根据 query 进行相似文本的查找,代码实现如下: vector_store = FAISS.load_local(self.vs_path, self.embeddings) vector_store.chunk_size = CHUNK_SIZE related_docs_...
System Info It seems the typing of my index is lost when I save and load it. This is me creating the FAISS vector store with the MAX_INNER_PRODUCT flag. # Saving save_db = FAISS.from_texts(texts, embedding_function, metadatas=metadatas, ...
mainly some folder name with just a number, then try to load that file path using faiss.load_local(). The path created after passing string path to Path(path) class is causing some issue. Expected behavior Issue: The actual file path is : D:\Question Answer Generative AI\Langchain\index...
# faiss_db.save_local('test1') # 保存向量数据库 # faiss_db= FAISS.load_local('test1',embeddings=doc2embdding) # 从保存的向量数据库中构建数据库,可将 构建Lanchain的Document类“和 ”构建faiss数据库“步骤去掉 # 在向量数据库查询 k = faiss_db.similarity_search_with_score(query="北京是中国...
三、存在faiss.index vector_store = load_vector_store(vs_path, self.embeddings) 这里做了lru_cache缓存机制, MyFAISS调用静态方法load_local @lru_cache(CACHED_VS_NUM) def load_vector_store(vs_path, embeddings): return MyFAISS.load_local(vs_path, embeddings) ...
# Load embeddings model embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name='sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2', model_kwargs={'device': 'cpu'}) # Build and persist FAISS vector store vectorstore = FAISS.from_documents(texts, embeddings)
vectorstore = FAISS.from_documents(text, hf_embeddings)3、向它提问 然后我们就可以创建最有趣的部分，问答(QA) LLM链。因为我们希望能够检查答案的来源，所以可以使用“load_qa_with_sources_chain”:my_chain = load_qa_with_sources_chain(model, chain_type="refine")query = "Any question that you ...
vectorstore.save_local('vectorstore/db_faiss') 运行上面的Python脚本后,向量存储将被生成并保存在名为'vectorstore/db_faiss'的本地目录中,并为语义搜索和检索做好准备。 2、设置提示模板 我们使用lama-2 - 7b - chat模型,所以需要使用的提示模板。
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。非结构化和chromadb与数据库矢量化严格相关，我们将...