接下来parent retriever设置,首先创建vectorstore索引子chunk,然后创建parent store存储父文档,分别设置父子分割器的切割粒度。 # --- parent_retriever设置 --- #vectorstore=Chroma(collection_name="split_parents",embedding_function=embeddings)parent_store=InMemoryStore()parent_splitter=RecursiveCharacterTextSplitter...
@staticmethoddef_euclidean_relevance_score_fn(distance:float)->float:"""Return a similarity score on a scale [0, 1]."""# The 'correct' relevance function# may differ depending on a few things, including:# - the distance / similarity metric used by the VectorStore# - the scale of your ...
retriever = db.as_retriever( search_type="similarity_score_threshold", search_kwargs={"score_threshold": 0.5} ) docs = retriever.get_relevant_documents("知乎是什么") 指定Top K 指定Top K检索是一种简单直观的检索方法,即在所有检索结果中,仅返回相似度分数最高的前K个文档。这种方法非常适用于需要...
retriever = qdrant.as_retriever() retriever 可以通过问题查询跟问题相关的文档 docs = retriever.get_relevant_documents("what did he say about ketanji brown jackson") 也可以设置检索器的相似度阈值 # 文本相似度分数大于0.5分才会返回数据 retriever = db.as_retriever( search_type="similarity_score_th...
这里我们使用 Chroma 作为检索引擎,在 LangChain 中,Chroma 默认使用 cosine distance 作为向量相似度的评估方法, 同时可以通过调整 db.as_retriever(search_type= "similarity_score_threshold"),或是 db.as_retriever(search_type= "mmr")来更改默认搜索策略,前者为带阈值的相似度搜索,后者为 max_marginal_relevanc...
similarity_search与similarity_search_with_score的区别就是similarity_search_with_score搜索出来会带有一个score分值的字段,某些情况下这个 score 很有用。 langchain不仅仅提供了基础的搜索能力,还有其他的搜索方法,感兴趣的可以去研究下。 RAG Chat 准备工作我们已经就绪,接下来我们使用langchain构建我们的chat。
1)MultiVector Retriever,文档切大块(段落)存关系数据库,小块(句子)embedding,同时embedding段落的摘要和段落生成的假设问题。 3.嵌入 选择质量最好的的embedding嵌入模型,如bge。 但不管什么embedding模型,在实际业务应用中,可能都需要根据真实的行业数据进行微调,从而让模型更好的理解特定行业的知识,后续的相似度检索...
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 小智7 您可以按照您所说的那样使用以下内容作为 VectorStoreRetriever,但带有 search_type 参数。 retriever = dbFAISS.as_retriever(search_type="similarity_score_threshold", search_kwargs={"score_threshold": .5,"k": top_k})...
get_relevant_documents of Chroma retriever uses cosine distance instead of cosine similarity as similarity score #6481 Closed 14 tasks dosubot bot commented Sep 12, 2023 Hi, @acalatrava! I'm Dosu, and I'm helping the LangChain team manage their backlog. I wanted to let you know tha...
retriever = db.as_retriever(search_type="similarity_score_threshold", search_kwargs={"score_threshold": .5}) this does not work. use this search_result = vector_store.similarity_search_with_score(query, k=30) search_result dosubot bot commented Sep 15, 2023 Hi, @abdoelsayed2016! I'...