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。 from langchain_community.vectorstores import FAISS db = FAISS.from_documents(texts, embeddings_model) FAISS.save_local(db, "faiss_db2") 2.5. 文档检索 当用...
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...
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_loc...
documents = text_splitter.split_documents(raw_documents) db = FAISS.from_documents(documents, OpenAIEmbeddings()) # save local db.save_local("faiss_index") # load new_db = FAISS.load_local("faiss_index", embeddings) # Similarity search query = "What did the president say about Ketanji Br...
FAISS.save_local(db,"faiss_db2") 2.5. 文档检索 当用户提出问题时,我们需要在向量数据库中检索最相关的文档。检索过程是计算用户问题的向量表示,然后在向量数据库中查找与之最相似的文档。最后将找到的文档内容,拼接成一个大的上下文。 向量数据库的检索支持多种模式,本文先用最简单的,后续再出文章继续介绍别的...
# 初始化向量库db=FAISS.from_documents(chunks,embeddings)# 如果需要保存到磁盘,取消注释这一行# db.save_local("/path/to/vector_data")# 查询相似数据,使用MMR算法# 从向量库查询fetch_k个文档片段,从其中找到k个最不同的文档片段返回retriever=db.as_retriever(search_type="mmr",search_kwargs={"k":...
update.save_local(folder_path=dest_embed_dir) else: docsearch=FAISS.from_texts(texts, embedding=embeddings, metadatas=metadatas) docsearch.save_local(folder_path=dest_embed_dir) 从矢量存储加载嵌入 借助NVIDIA NeMo Retriever 文本嵌入模型,您可以创建嵌入模型,该模型能够将单词、短语或其他实体...
vector_store.save_local(vs_path) vector_store = FAISS.load_local(vs_path, embeddings) related_docs_with_score = vector_store.similarity_search_with_score(query, k=2) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14.
vectorstore = FAISS.from_documents(chunks, embedding_model) # Saving the model in current directory vectorstore.save_local(storing_path) # returning the vectorstore return vectorstore 让我们创建一个自定义提示模板,以便聊天机器人能够按预期工作。orca-mini型号的默认提示如下。
# Build and persist FAISS vector store vectorstore = FAISS.from_documents(texts, embeddings) vectorstore.save_local('vectorstore/db_faiss') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20.