由于没有找到合适的数据验证self-query retriever的能力,此处借鉴官方文档中的例子。 首先,导入必要的packages。 # --- 导入必要的package --- #importtorchfromlangchain.schemaimportDocumentfromlangchain_community.vectorstoresimportChromafromlangchain.chains.query_constructor.baseimportAttributeInfofromlangchain.retr...
由于我们在定义SelfQueryRetriever时设置了verbose=True,所以我们可以看到一些SelfQueryRetriever执行的中间结果,从上面的返回结果中我们看到query和filter这两项,其中query=‘regression’就是从用户问题中提取出来的搜索项,搜索内容为“regression”, 而filter项是LLM根据metadata_field_info中定义的信息对向量数据库中的文档...
我们用 Milvus 、OpenAIEmbeddings 模型和 OpenAI 大语言模型(LLM)。SelfQueryRetriever 是 LangChain 原生检索器,允许向量数据库“查询自身”。 最后一个 LangChain 导入是AttributeInfo,它将一个带有信息的属性传入 SelfQueryRetriever。 至于pymilvus 导入,通常我只将这些导入在结束时用于清理数据库。 编写函数之前的...
MultiQueryRetriever:从不同角度为给定的用户输入查询生成多个查询。 ParentDocumentRetriever:在检索过程中,它首先获取小块,然后查找这些块的父 ID,并返回那些较大的文档。 SelfQueryRetriever:一种能够查询自身的检索器。 VespaRetriever:从 Vespa.ai 数据存储中检索文档。 针对不同的需求场景,可能需要对应的合适的检索...
TheSelfQueryRetrieverretrieves documents relevant to a given query by using a vector store and a language model chain (LLMChain) to generate the vector store queries. The retrieval process is handled by the_get_relevant_documentsmethod. This method uses the LLMChain to predict and parse the str...
retriever = SelfQueryRetriever( query_constructor=query_constructor, vectorstore=vectorstore, structured_query_translator=PineconeTranslator(), search_kwargs={'k': 10} ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15.
# 创建检索问答系统qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=OpenAI(), chain_type="stuff", retriever=retriever) # 运行问题答案检索query = "如何申请租户?"print(qa.run(query)) print(qa.run("能否说明下你可以提供的功能?")) 存储(Memory)
# 使用向量存储来检索文档retriever = self.vector_store.as_retriever(search_kwargs={"k": VECTOR_SEARCH_TOP_K})docs = retriever.get_relevant_documents(query=query) # 获取与查询相关的文本 context = [d.page_content for d in docs] # 从文本中提取出内容result = prompt.format(context="\n".joi...
4)通过Retriever进行文档数据检索 2.2.1 Document Loaders LangChain通过Loader加载外部的文档,转化为标准的Document类型。Document类型主要包含两个属性:page\_content 包含该文档的内容。meta\_data 为文档相关的描述性数据,类似文档所在的路径等。 如下图所示:LangChain目前支持结构化、非结构化以及公开以及私有的各种数...
“Retriever”:一个根据文本查询返回“文档”对象的对象- 文档[39]:有关接口和内置检索技术的进一步文档。其中一些包括:-MultiQueryRetriever生成输入问题的变体[40] 以提高检索命中率。-MultiVectorRetriever(如下图所示)生成嵌入的变体[41],也是为了提高检索命中率。-最大边际收益选择已检索文档中的相关性和多样性,...