# 导入并初始化Pinecone客户端import osimport pineconefrom langchain.vectorstores import Pineconepinecone.init( api_key=os.getenv('PINECONE_API_KEY'), environment=os.getenv('PINECONE_ENV') ) # 上传向量到Pineconeindex_name = "langchain-quickstart"search = Pinecone.from_documents(texts, em...
fromlangchainimportLLMChain #fromlangchainimportretrievers importlangchain fromlangchain.chains.conversation.memoryimportConversationBufferMemory py2PDF 是用于读取和处理 PDF 文件的工具。此外,还有不同类型的内存,例如 ConversationBufferMemory 和 ConversationBufferWindowMemory,它们具有特定的功能。我将在最后一部分详...
# vectorstore = Chroma.from_documents(documents, embeddings) vectorstore = FAISS.from_texts(texts, embeddings) 1. 2. 3. 嵌入向量直接存储在一个向量数据库中。有许多可用的向量数据库,如 Pinecone、FAISS 等。在这里,我们将使用 FAISS。 prompt_template = """Use the following pieces of context to a...
] # 初始化BM25检索器 bm25_retriever = BM25Retriever.from_texts( doc_list_1, metadatas=[{"source": 1}] * len(doc_list_1) ) bm25_retriever.k = 2 doc_list_2 = [ "You like apples", "You like oranges", ] embedding = OpenAIEmbeddings() faiss_vectorstore = FAISS.from_texts( doc_...
Docsearch = Pinecone.from_texts([“dog”, “cat”], embeddings) 例如,嵌入式信息可能是 OpenAI 嵌入式信息。 现在,我们可以通过相似性找到与查询最相似的文档: docs = docsearch.similarity_search(“terrier”, include_metadata=True) 然后,我们可以再次查询或将这些文档用于问题回答链,就像我们在第四章的问题...
fruiting body (basidiocarp).""","""A mushroom with a large fruiting body is the Amanita phalloides. Some varieties are all-white.""","""A. phalloides, a.k.a Death Cap, is one of the most poisonous of all known mushrooms.""",]#创建向量数据库smalldb=Chroma.from_texts(texts,embeddin...
我们上传文档后，然后用CharacterTextSplitter()方法把文档分割成小块，然后把输出的列表存储在texts变量里。分割文档很重要，因为把大文档作为一个单元处理会很耗费计算资源和时间。7.4、使用'map_reduce' 链进行摘要总结 在文档处理方面，将大型文档分成更小、更易管理的块至关重要。但是，如何将这些块组合成全面的...
""" list_text = text.split('\n') from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings from langchain.vectorstores import FAISS db = FAISS.from_texts(list_text, OpenAIEmbeddings()) query = "信用卡的额度可以提高吗" docs = db.similarity_search(query) print(docs[0].page_content) ...
检索器是一种便于模型查询的存储数据的方式,LangChain 约定检索器组件至少有一个方法 get_relevant_texts,这个方法接收查询字符串,返回一组文档。下面是一个简单的列子: from langchain.chains import RetrievalQA from langchain.llms import OpenAI from langchain.document_loaders import TextLoader from langchain....
如今各类AI模型层出不穷,百花齐放,大佬们开发的速度永远遥遥领先于学习者的学习速度。。为了解放生产力,不让应用层开发人员受限于各语言模型的生产部署中..LangChain横空出世界。