"""Get texts relevant for a query. Args: 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...
包含的主要接口有: - add_documents。要进行检索,先要有检索对象,也就是构建索引,索引中的数据通过该接口添加。调用检索器的该接口后,数据会原封不动的传递给索引进行处理。 - get_relevant_documents。获取相关文档,对外提供索引,根据用户提供的检索词,检索器从索引中获取与用户提供的检索词相关的若干文档。 - ...
labdmitriychanged the titleget_relevant_documentsof Chroma retriever uses cosine distance as similarity scoreJun 20, 2023 hanit-comadded a commit to hanit-com/langchain that referenced this issueJun 20, 2023 Scale cosine distance to 0-1 (langchain-ai#6481) ...
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?")...
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。
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...
def create_documents(queries): retrieved_documents = [] for i in queries: results = vectordb.as_retriever().get_relevant_documents(i) docString = format_docs(results) retrieved_documents.extend(docString) unique_a = [] #If there is duplication documents for each query, make it unique ...
使用LangChain LongContextReorder非常简单。首先,您需要创建一个检索器,然后使用该检索器的”get_relevant_documents()”方法获取相关文档,这些文档会按照它们的相似度得分降序排列。接下来,将这些文档传递给LongContextReorder的实例,并获取重新排序后的文档,其中最不相关的文档位于中间。下面是一个示例代码: ...
The method `BaseRetriever.get_relevant_documents` was deprecated in langchain-core 0.1.46 and will be removed in 0.3.0. Use invoke instead. query_result = db.search("雨霖铃第一句", search_type='similarity') print(query_result) 腾讯云向量数据库 ...
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。 from langchain import FAISS from langchain.document_loaders import WebBaseLoader from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings ...