Milvus 会使用同样的 embedding 函数将问题转化为 embedding 向量并执行相似性搜索。Milvus 作为 VectorStore 提供两种类型的搜索,一种是默认的、按照未修改的顺序返回对象,另一种是使用最大边缘相关算法(MMR)排序的搜索。 不过,将 Milvus 集成到 LangChain 中的确存在一些问题,最主要的是 Milvus 无法处理 JSON 文件。
Milvus 会使用同样的 embedding 函数将问题转化为 embedding 向量并执行相似性搜索。Milvus 作为 VectorStore 提供两种类型的搜索,一种是默认的、按照未修改的顺序返回对象,另一种是使用最大边缘相关算法(MMR)排序的搜索。 不过,将 Milvus 集成到 LangChain 中的确存在一些问题,最主要的是 Milvus 无法处理 JSON 文件。
同样,内部实现更复杂,但langchain-milvus库使得这一过程非常容易。让我们看看它是如何工作的: 复制 vector_store = Milvus( embedding_function=[ sparse_embedding, dense_embedding, ], connection_args={"uri": "./milvus_hybrid.db"}, auto_id=True, vector_store.add_texts(documents) 在此设置中,稀疏和...
[dict]]): Metadata dicts attached to each of the texts. Defaults to None. timeout (Optional[int]): Timeout for each batch insert. Defaults to None. batch_size (int, optional): Batch size to use for insertion. Defaults to 1000. Raises: MilvusException: Failure to add texts Returns: ...
- [langchain-milvus](https://pypi.org/project/langchain-milvus/) 1 change: 1 addition & 0 deletions 1 libs/milvus/.gitignore Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -0,0 +1 @@ __pycache__ 21 changes: 21 additions & 0 deletions 21 libs/milvus/LICENSE Origi...
1. Milvus Milvus是一个开源的向量相似度搜索引擎,由Zilliz团队开发。它提供了高性能的向量检索和相似度搜索功能,支持海量数据的快速查询。Milvus支持多种向量类型和距离度量方法,并提供了易于使用的API和丰富的功能,使得开发者可以轻松构建各种应用,如图像搜索、推荐系统和自然语言处理。
流行的向量数据库包括 Pinecone、Weaviate 和 Milvus。在本文中,我们使用 Faiss,因为它不需要 API 密钥。 # pip install faiss-cpu from langchain.vectorstores import FAISS # create the vectorestore to use as the index db = FAISS.from_documents(documents, embeddings) Your document (in this case, a...
LangChain由 Harrison Chase 创建于2022年10月,它是围绕LLMs(大语言模型)建立的一个框架,LLMs使用机器学习算法和海量数据来分析和理解自然语言,GPT3.5、GPT4是LLMs最先进的代表,国内百度的文心一言、阿里的通义千问也属于LLMs。LangChain自身并不开发LLMs,它的核...
矢量存储负责存储嵌入数据并为您执行矢量搜索。。处理向量存储的关键部分是创建要放入其中的向量,这通常是通过embedding来创建的。这个就是对常用矢量数据库(Chroma、FAISS,Milvus,Pinecone,PGVector等)封装接口的说明,大概流程:初始化数据库连接信息——>建立索引——>存储矢量——>相似性查询,下面以Chroma为例: ...
处理向量存储的关键部分是创建要放入其中的向量,这通常是通过 embedding 来创建的。这个就是对常用矢量数据库(Chroma、FAISS,Milvus,Pinecone,PGVector 等)封装接口的说明,大概流程:初始化数据库连接信息——>建立索引——>存储矢量——>相似性查询,下面以 Chroma 为例:...