I'm trying to load multiple doc files, it is not loading, below is the code txt_loader = DirectoryLoader(folder_path, glob="./*.docx", loader_cls=UnstructuredWordDocumentLoader) txt_documents = txt_loader.load() I have tried below code too def get_documents(folder_path): documents = ...
ClassMethodsplitText(documents)[Language=python]{#In order to split the document we need to import...
vectorstore = FAISS.from_documents(text, hf_embeddings) 3、提问 然后我们就可以创建最有趣的部分,问答(QA) LLM链。因为我们希望能够检查答案的来源,所以可以使用“load_qa_with_sources_chain”: my_chain = load_qa_with_sources_chain(model, chain_type="refine") query = "Any question that you want...
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通过数据分割器对documents中的数据进行分割 定义文本嵌入器,然后对文本转换为嵌入 可以使用similarity_search进行相似度搜索 我们完全可以将上述的一些使用支持中文的容器来进行中文的向量计算。 使用带分数的相似度搜索 有一些FAISS的具体方法。其中一个是similarity_search_with_score,它不仅允许你返回文档,还允许你返回查...
06-23-agent/") data = loader.load() # 分割文本 text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=0) splits = text_splitter.split_documents(data) # 构建向量数据库 embedding = OpenAIEmbeddings() vectordb = Chroma.from_documents(documents=splits, embedding=embedding) ...
a single string, and passes this to an LLMChain combine_documents_chain = StuffDocumentsChain...
from_documents(text, hf_embeddings) 3、提问 然后我们就可以创建最有趣的部分,问答(QA) LLM链。因为我们希望能够检查答案的来源,所以可以使用“load_qa_with_sources_chain”: 代码语言:javascript 复制 my_chain = load_qa_with_sources_chain(model, chain_type="refine") query = "Any question that you...
本文为笔者学习LangChain时对官方文档以及一系列资料进行一些总结～覆盖对Langchain的核心六大模块的理解与核心使用方法,全文篇幅较长,共计50000+字,可先码住辅助用于学习Langchain。 一、Langchain是什么? 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...
different versions of the given user question to retrieve relevant documents from a vector database. By generating multiple perspectives on the user question, your goal is to help the user overcome some of the limitations of the distance-based similarity search. ...