Ensemble Retriever(混合检索工具)是一种结合了多个检索器的检索工具,通过汇总它们的get_relevant_documents()方法的结果,并基于逆序秩合并(Reciprocal Rank Fusion)算法重新排序这些结果。通过利用不同算法的优势,Ensemble Retriever能够实现比任何单一算法更好的性能。 算法组合模式 最常见的模式是将稀疏检索器(如BM25)与...
query: string to find relevant texts for Returns: List of relevant documents """ 这简直是“灵活百搭”啊!从命名不难看出,get_relevant_documents这个方法的实现方式可以根据您的意愿自由发挥。 而当然,我们更专注于构建“有用”的Retriever类型,其中最明显的一个就是Vectorstore retriever。让我们开始探究一下它...
search_kwargs={"score_threshold":.1,"k":5})# retriever = db.as_retriever(search_type="mmr")# retriever = MultiQueryRetriever.from_llm(# retriever = db.as_retriever(),# llm = model,# )context = retriever.get_relevant_documents(query="张学立是谁?")...
const result = await retriever.getRelevantDocuments( "What are buildings made out of?" ); console.log(result); /* [ Document { pageContent: 'Buildings are made out of building materials', metadata: { id: 5 } }, Document { pageContent: 'Buildings are made out of wood', metadata: { ...
get_relevant_documents获取相关文本 as_retriever可指定使用的检索类型,同时也可指定一些其它参数,例如: 指定一个相似度阈值为0.5,只有相似度超过这个值才会召回 指定检索几个文本片段:topK 6. Indexing 这块还没用到,先看下概念和作用。总的来说,这块是帮助用户省钱的,帮助用户减少重复的文档向量化...
检索器接口是一种通用接口,使文档和语言模型易于组合。LangChain 中公开了一个 get_relevant_documents 方法,该方法接受查询(字符串)并返回文档列表。 重点关注数据压缩,目的是获得相关性最高的文本带入 prompt 上下文,这样既可以减少 token 消耗,也可以保证 LLM 的输出质量。
Retriever接口用于根据非结构化的查询获取文档,一般情况下是文档存储在向量数据库中。可以调用 get_relevant_documents 方法来检索与查询相关的文档。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 from langchainimportFAISSfrom langchain.document_loadersimportWebBaseLoader ...
const result = await retriever.getRelevantDocuments( "What are buildings made out of?" ); console.log(result); /* [ Document { pageContent: 'Buildings are made out of building materials', metadata: { id: 5 } }, Document { pageContent: 'Buildings are made out of wood', ...
Based on my understanding, the issue you raised is regarding the get_relevant_documents function in the Chroma retriever of LangChain. It seems that the function is currently using cosine distance instead of cosine similarity, resulting in less relevant documents being returned. There has been some...
(llm,vectordb,document_content_description,metadata_fields_info,verbose=True)res=retriever.get_relevant_documents("What makes a distinguished engineer?")print(f"""Responses from chunking strategy:{chunk_size},{chunk_overlap}""")fordocinres:print(doc)#thisis justforrough cleanup,we can improvethis...