c. 文本嵌入模型(Text Embedding Models): 文本嵌入模型将词语或句子转换为稠密向量表示,在向量空间中,语义上相似的词语距离更近。这些嵌入对于各种自然语言处理任务非常有用,例如相似性比较、聚类和信息检索。它们对于各种自然语言处理任务至关重要,因为它们可以将文本数据转换为数字形式,使机器学习模型能够处理和理解文...
导入langchain 的 百度千帆 embedding model from langchain_community.embeddings import QianfanEmbeddingsEndpoint 我这里使用的百度千帆的 embedding model 具体你要使用什那个产品的 embedding model 在对应的地方修改为自己的即可。 embedding model...
LangChain provides integrations for over 25 different embedding methods, as well as for over 50 different vector stores (both cloud-hosted and local). Text splitters To increase speed and reduce computational demands, it’s often wise to split large text documents into smaller pieces. LangChain’...
embedded_query=e_model.embed_query("这段对话中提到了什么名字?")embedded_query[:5] 4 嵌入向量缓存 !pip install-U langchain-community # 导入所需的库fromlangchain.embeddingsimportCacheBackedEmbeddingsfromlangchain.storageimportLocalFileStorefromlangchain.document_loadersimportTextLoaderfromlangchain.text_spl...
模型文件下载好后,需要对应自己的模型路径进行配置,打开configs/model_config.py如下,根据注释进行配置: 代码语言:javascript 复制 ...embedding_model_dict={"ernie-tiny":"nghuyong/ernie-3.0-nano-zh","ernie-base":"nghuyong/ernie-3.0-base-zh","text2vec-base":"shibing624/text2vec-base-chinese...
模型下载完成后,请在configs/model_config.py文件中,对embedding_model_dict和llm_model_dict参数进行修改。 代码语言:javascript 复制 embedding_model_dict={"ernie-tiny":"nghuyong/ernie-3.0-nano-zh","ernie-base":"nghuyong/ernie-3.0-base-zh","text2vec-base":"shibing624/text2vec-base-chinese",...
模型下载完成后,请在configs/model_config.py文件中,对embedding_model_dict和llm_model_dict参数进行修改。 embedding_model_dict = {"ernie-tiny": "nghuyong/ernie-3.0-nano-zh","ernie-base": "nghuyong/ernie-3.0-base-zh","text2vec-base": "shibing624/text2vec-base-chinese","text2vec": "/...
的嵌入模型u_embeddings=OpenAIEmbeddings()# 创建一个本地文件存储对象,用于缓存嵌入向量fs=LocalFileStore("./cache/")# 从字节存储中创建一个缓存嵌入对象cached_embeddings=CacheBackedEmbeddings.from_bytes_store(u_embeddings,fs,namespace=u_embeddings.model,)# 列出缓存文件存储中的所有键list(fs.yield_keys(...
LangChain 将 LLM 模型(对话模型、embedding模型等)、向量数据库、交互层 Prompt、外部知识、外部代理工具整合到一起,进而可以自由构建 LLM 应用。 LangChain 主要由以下 6 个核心模块组成:模型输入/输出(Model I/O):与语言模型交互的接口。数据连接(Data connection):与特定应用程序的数据进行交互的接口。链(...
exit(-1) self.local_db=create_faiss_index_from_zip( path_to_zip_file=zip_file, zip_file_path=zip_file_path, embedding_model_name=self.langchain_pdf_embedding_model, pdf_loader=pdf_loader, chunk_size=chunk_size, Expand Down