from_texts()主要做了3件事情 1.文档embedding化。 2. 创建内存中的文档存储 3.初始化FAISS数据库 最后返回的cls实例指class FAISS(VectorStore): 在这里,要注意2个变量, embeddings: List[List[float]], 真正的embedding向量,2维列表 embedding: Embeddings, 一个huggingface类对象 ...
from_texts()主要做了3件事情 1.文档embedding化。 2. 创建内存中的文档存储 3.初始化FAISS数据库 最后返回的cls实例指class FAISS(VectorStore): 在这里,要注意2个变量, embeddings: List[List[float]], 真正的embedding向量,2维列表 embedding: Embeddings, 一个huggingface类对象 @classmethod def from_texts(...
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings from langchain.vectorstores import DocArrayInMemorySearch from langchain.schema.runnable import RunnableMap #创建向量数据库 vectorstore = DocArrayInMemorySearch.from_texts( ["人是由恐龙进化而来", "熊猫喜欢吃天鹅肉"], embedding=OpenAIEmbeddings() ) ret...
Langchain是一个大模型框架,它提供了多种方法来处理文本数据,其中FAISS是一种向量存储,可以用于快速搜索和检索类似或相关的文档。 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...
# 在这里进行用户数据embedding的存储 vectorstore = FAISS.from_texts( ["harrison worked at kens...
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 answer the question at the end. If you don't know the an...
""" from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter text_splitter = CharacterTextSplitter( separator = "\n\n", chunk_size = 128, # 分块长度 chunk_overlap = 10, # 重合的文本长度 length_function = len, ) texts = text_splitter.create_documents([state_of_the_union]) print(texts...
from langchain import VectorDBQA, OpenAI embeddings = DashScopeEmbeddings( model="text-embedding-v1", dashscope_api_key="your-dashscope-api-key" ) doc_store = AnalyticDB.from_texts( texts=answers, embedding=embeddings, connection_string=CONNECTION_STRING, ...
import { PromptTemplate, PipelinePromptTemplate } from "langchain/prompts"; const fullPrompt = PromptTemplate.fromTemplate(`{introduction} {example} {start}`); const introductionPrompt = PromptTemplate.fromTemplate( `You are impersonating {person}.` ...
""" 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) ...