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...
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...
# 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":...
vector_store = FAISS.from_documents(texts, embeddings) 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. ...
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...
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...
Save the FAISS vector store. Load the FAISS vector store with the distance_strategy = "MAX_INNER_PRODUCT" Compare the saved.index and loaded.index objects. One is IndexFlatIP and the other is an IndexFlat class. Expected behavior When loading the index from load_local, it should still be...
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.