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...
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...
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...
# 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...
Langchain中的FAISS Langchain中的RAG 创建索引后，可以通过调用index.save_local('file_path.index')将...
# 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":...
With FAISS you can save and load created indexes locally: db.save_local("faiss_index") new_db = FAISS.load_local("faiss_index", embeddings) In a production environment you might want to keep your indexes and docs separated from your application and access those remotely and not locally. ...
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...
db.save_local(FAISS_INDEX_PATH) FAISS_INDEX_PATH 是一个任意的文件名。我已将其设置为 faiss_index.db。接下来,我们将看到如何使用 Ray Serve 提供搜索查询服务。 # Load index and embedding db = FAISS.load_local(FAISS_INDEX_PATH) embedding = LocalHuggingFaceEmbeddings('multi-qa-mpnet-base-dot-v1...
# 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.