运行程序,检查对应的输出,可以看到分割后的文本段是page_content=’…’格式需要提取,提取后仅为字符串。 3. 将文本块转化为嵌入向量 使用嵌入模型将文本块转换为向量,嵌入向量使得计算机能够“理解”单词和短语的含义。 LangChain中的Embedding类是一个用于与嵌入进行交互的类。有许多嵌入提供商(OpenAI、Cohere、Huggi...
page_content='这是一个示例文本第一行第三句,\n这是一个示例文本第二行第一句,这是一个示例文本第二行第二句' page_content='这是一个示例文本第二行第二句,这是一个示例文本第二行第三句,\n这是一个示例文本第三行第一句' page_content='这是一个示例文本第三行第一句,这是一个示例文本第三行第...
下面这个代码会读网页的内容到docs里,可以替代上一节的docs = Document(page_content="langsmith can let you visualize test results")部分。 python fromlangchain_community.document_loadersimportWebBaseLoader loader = WebBaseLoader("https://bbs.csdn.net/topics/618378840") docs = loader.load() ...
文档切分示例:page_content='{"Q":"宪法规定的公民法律义务有"}\n{"Q":"属于专门人民法院的是"}\n{"Q":"无效婚姻的种类包括"}\n{"Q":"刑事案件定义"}' metadata={'source':'F:\\ConversationSystem\\ChatCopilot\\Langchain\\Langchain-Chatchat-0.2.8\\knowledge_base\\LLM\\content\\data.txt'...
Document是一个具有page_content(str)和metadata(dict)属性的对象。在这种情况下,我们将使用“WebBaseLoader”,它使用“urllib”和“BeautifulSoup”来加载和解析传入的网址,每个网址返回一个“Document”。我们可以通过将参数传递给“BeautifulSoup”解析器上的“bs_kwargs”来自定义html->文本解析(请参阅BeautifulSoup...
pageContent: 'Buildings are made out of atoms', metadata: { id: 4 } } ] */ 一个完整的 Retrieval 案例:从指定 URL 地址(静态网站)中加载文档信息,进行分割生成嵌入信息并存储为向量,跟据用户的问题进行检索。(请使用公开信息,防止隐私数据泄漏) ...
docs = [Document(page_content="TuGraph是蚂蚁开源的图数据库产品")] # 文档嵌入 splits = RecursiveCharacterTextSplitter().split_documents(docs) vector_store = FAISS.from_documents(splits, OpenAIEmbeddings()) retriever = vector_store.as_retriever() ...
(model_name='gpt-4')# 创建Promptprompt = ChatPromptTemplate.from_template('基于上下文:{context}\n回答:{input}')# 创建输出解析器output_parser = StrOutputParser()# 模拟文档docs = [Document(page_content="TuGraph是蚂蚁开源的图数据库产品")]# 文档嵌入splits = RecursiveCharacterTextSplitter()....
_documents(pages)print(docs[0])# Output: Document(page_content='MachineLearning-Lecture01 \n', metadata={'source': 'docs/cs229_lectures/MachineLearning-Lecture01.pdf', 'page': 0})print(pages[0].metadata)# Output: {'source': 'docs/cs229_lectures/MachineLearning-Lecture01.pdf', 'page':...
然后,我需要指定什么应该是page_content,什么应该是metadata;这是一个重要的决定。page_content将在检索阶段嵌入并用于相似性搜索。在进行相似性搜索之前,metadata将仅用于过滤目的。我决定采用overview和keywords属性并嵌入它们,其余的属性将是元数据。应该做进一步的调整,看看title是否也应该包括在page_content中,但我发现...