使用milvus向量库报错, self._similarity_search_with_relevance_scores中的self._select_relevance_score_fn()报错:NotImplementedError 版本: langchain:0.1.17 langchain-community: 0.0.36 langchain-core:0.1.52 langchain-chatchat:0.3.0.20240625.1 pymilvus:2.4.4 2024-06-2709:46:58,338httpx12940INFOHTTPR...
字段vector就是保存的多维向量。 Milvus search 虽然现在我们还没有使用LLM的任何能力,但是我们已经可以使用vector的搜索功能了。 query="CodeGeeX模型API参数有那些?"docs=vector.similarity_search(query)print(docs) 1. 2. 3. #带score搜索query="CodeGeeX模型API参数有那些?"docs=vector.similarity_search_with_...
Milvus search 虽然现在我们还没有使用LLM的任何能力,但是我们已经可以使用vector的搜索功能了。 代码语言:javascript 复制 query="CodeGeeX模型API参数有那些?"docs=vector.similarity_search(query)print(docs) 代码语言:javascript 复制 #带score搜索 query="CodeGeeX模型API参数有那些?"docs=vector.similarity_search...
LangChain已经集成了很多向量数据库 Chroma / ElasticSearch / FAISS / Milvus / Pinecone 。我们可以直接使用这些向量数据库进行数据的存储和查询。在本案例中我们使用的是FAISS向量数据库。更多了解可参考LangChain - Vectorstores 相关代码 2.2 通过向量数据库进行相似性查找并构造Prompt 我们知道通过向LLM...
return score_threshold_process(score_threshold, top_k, self.milvus.similarity_search_with_score(query, top_k)) embed_func = EmbeddingsFunAdapter(self.embed_model) embeddings = embed_func.embed_query(query) docs = self.milvus.similarity_search_with_score_by_vector(embeddings, top_k) return scor...
similarity_search_with_score(query, k=self.top_k) """ [(Document(page_content='ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于 General Language Model (GLM) 架构,具有 62 亿参数。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。
vector_db = Milvus.from_documents( documents, QianfanEmbeddingsEndpoint(), connection_args ={"host": "127.0.0.1", "port": default_server.listen_port}, ) query = "周武王建周是哪年" res = vector_db.similarity_search(query) print(res) ...
Create an agent that uses self-ask with search prompting. agents.structured_chat.base.create_structured_chat_agent(...) Create an agent aimed at supporting tools with multiple inputs. agents.tool_calling_agent.base.create_tool_calling_agent(...) Create an agent that uses tools. agents.utils...
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。
目前Milvus评分最高。 三、RAG开发案例 接下来我们实战开发一个基于特定知识库的智能问答应用。还是在Jupyter Notebook环境中执行。 1、创建智谱GLM4大模型对象 首先定义LangChain里智谱大模型的包装类,参考第一篇文章里有,或者从github上下载:https://github.com/taoxibj/docs/blob/main/zhipuai.py ...