我发现使用重定义 FAISS.similarity_search_with_score_by_vector = similarity_search_with_score_by_vector的回答结果都是错的，把重定义关了用langchain原本的就不会错。定位之后发现使用langchain原版的方法排序出来的topk相似句是要比重定义方法好太多的 ...
similarity_search_with_score_by_vector used by similarity_search_with_score doesn't have any post processing https://github.com/hwchase17/langchain/blob/f0cfed636f37ea7c5171541e0df3f814858f1550/langchain/vectorstores/faiss.py#L180 If that should be fixed, I can help on it. BTW, I am ...
I used the FAISS as the vector store. it seems that thesimilarity_search_with_score(supposedly ranked by distance: low to high) andsimilarity_search_with_relevance_scores((supposedly ranked by relevance: high to low) produce conflicting results when specifyingMAX_INNER_PRODUCTas the distance strate...
vector_store= FAISS.from_documents(split_docs, embeddings) return vector_store #从向量数据集进行单个内容查询 def sim_search(query, vector_store): #similarity_search_with_score返回相似的文档内容和查询与文档的距离分数 #返回的距离分数是L2距离。因此,得分越低越好。 re = vector_store.similarity_search...
similarity_score_thresholdでは以下のfaiss._similarity_search_with_relevance_scoresが利用されるためここを修正します。 langchain/vectorstores/faiss.py def_similarity_search_with_relevance_scores(self,query:str,k:int=4,filter:Optional[Dict[str,Any]]=None,fetch_k:int=20,**kwargs:Any,)->List[Tu...
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="GanymedeNil/text2vec-large-chinese", model_kwargs={'device': ""}) from langchain.vectorstores.faiss import FAISS vector_store = FAISS.from_documents(docs, embeddings) related_docs_with_score = vector_store.similarity_search_with_score(query, ...
在本案例中我们使用的是FAISS向量数据库。更多了解可参考LangChain - Vectorstores 相关代码 2.2 通过向量数据库进行相似性查找并构造Prompt 我们知道通过向LLM输入更多的上下文信息。LLM可以输出更加精准的内容。所以通过FAISS提供的similarity_search_with_score接口函数。我们可以得到跟query 相关的内容。从而构建...
similarity_search_with_relevance_scores:这个方法与similarity_search_with_score类似,但是它会将分数转换为一个介于0和1之间的相关度评分,这个评分表示查询和doc对象之间的语义相关程度,评分越高越相似。代码与similarity_search_with_score类似,不再额外示例 ...
这里我们使用Chroma作为检索引擎,在LangChain中,Chroma默认使用cosine distance作为向量相似度的评估方法, 同时可以通过调整db.as_retriever(search_type= "similarity_score_threshold"),或是db.as_retriever(search_type= "mmr")来更改默认搜索策略,前者为带阈值的相似度搜索,后者为max_marginal_relevance算法。当然Chrom...
3)通过 FAISS 向量存储文档,embedding 加载 HuggingFace 的 text2vec-base-chinese 模型 4)自定义 QA 的 prompt,通过 RetrievalQA 回答相关的问题 from langchain.chains import RetrievalQA from langchain.document_loaders import WebBaseLoader from langchain.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbeddings from ...