首先,通过使用sentence-transformers库来获取嵌入向量,我们可以利用HuggingFaceEmbeddings来加载模型(例如all-MiniLM-L6-v2),这对于处理长文本中的上下文和信息检索尤为关键。 接下来,通过定义一系列文本,我们可以创建一个检索器(Chroma),该检索器基于文本内容和查询来检索相关文档。例如,针对“凯尔特人”(Celtics)的查询,检...
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer('uer/sbert-base-chinese-nli') sentences = ["机器学习","深度学习","英雄联盟",] sentence_embeddings = model.encode(sentences) 使用之前介绍的 OpenAI 文本嵌入API 可以将文本转换为向量,OpenAI API提供了多个文本嵌入模型,这篇...
hf_embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name='sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')2、创建langchain索引 Langhchain支持多种数据加载器和多种数据格式，需要通过它的数据加载器将我们的数据集加载并且放入索引中：my_loader = DirectoryLoader('my_data', glob='**/*.txt')docs = my_loader.load()...
# Install dependencies!pip install huggingface_hub!pip install chromadb!pip install langchain!pip install pypdf!pip install sentence-transformers # import required librariesfrom langchain.document_loaders import PyPDFLoaderfrom langchain.text_splitter import CharacterTextSplitterfrom langchain.embeddings impo...
C transformer支持一组选定的开源模型，包括像Llama、GPT4All-J、MPT和Falcon等的流行模型。3、sentence-transformer sentence-transformer提供了简单的方法来计算句子、文本和图像的嵌入。它能够计算100多种语言的嵌入。我们将在这个项目中使用开源的all-MiniLM-L6-v2模型。4、FAISS Facebook AI相似度搜索(FAISS)是一个...
我们先了解LangChain的基本使用情况,所以这里使用HuggingFace为例,介绍LangChain最基本的用法。 1、整合transformer from langchain import PromptTemplate, HuggingFaceHub, LLMChain from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings from langchain.indexes import VectorstoreIndexCreator from langchain.callbacks.base ...
hf_embeddings= HuggingFaceEmbeddings(model_name='sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2') 2、创建langchain索引 Langhchain支持多种数据加载器和多种数据格式,需要通过它的数据加载器将我们的数据集加载并且放入索引中: my_loader= DirectoryLoader('my_data', glob='**/*.txt')docs= my_loader.load()text...
hf_embeddings=HuggingFaceEmbeddings(model_name='sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2') 1. 2、创建langchain索引 Langhchain支持多种数据加载器和多种数据格式,需要通过它的数据加载器将我们的数据集加载并且放入索引中: 复制 my_loader=DirectoryLoader('my_data',glob='**/*.txt')docs=my_loader.load()...
在机器学习和自然语言处理(NLP)中,Embeddings(嵌入)是一种将类别数据,如单词、句子或者整个文档,转化为实数向量的技术,这些实数向量可以被计算机更好地理解和处理。嵌入背后的主要想法是,相似或相关的对象在嵌入空间中的距离应该很近。 举个例子,可以使用词嵌入(word embeddings)来表示文本数据,在词嵌入中,每个单词被...
hf_embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name='sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2') 2、创建langchain索引 Langhchain支持多种数据加载器和多种数据格式,需要通过它的数据加载器将我们的数据集加载并且放入索引中: 代码语言:javascript 复制 my_loader = DirectoryLoader('my_data', glob='**/*.txt')...