langchain-community==0.0.33 sentence-transformer==2.2.2 faiss-cpu==1.7.4 torch~=2.1.2 transformers==4.37.2 下载Bge-large-zh-v1.5向量模型 下载地址:bge-large-zh-v1.5 代码如下: import os from langchain_community.docstore.document import Document import sentence_transformers from langchain_communit...
self.client = sentence_transformers.SentenceTransformer( self.model_name, cache_folder=self.cache_folder, **self.model_kwargs ) 这里就是通过sentence_transformers获得一个编码器。 所以可以在这个文件中实现一个类,加入自己结合垂直领域语料训练好的模型作为编码器。同时如果是只用这个编码器对输入的query进行编...
#---Retrieve Document and Cross Encoding--- from sentence_transformers import CrossEncoder from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langchain_core.runnables import RunnableLambda, RunnablePassthrough from langchain_core.output_par...
现在就可以载入模型: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 = ...
现在就可以载入模型: 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...
pip install -U sentence-transformers 然后使用它加载一个预先训练好的模型来对文本句子进行编码。 四、chroma向量存储 chroma是一个开源的嵌入数据库(矢量存储),用于创建、存储、检索和进行嵌入的语义搜索。安装如下: pip install chroma 它允许用户连接到chroma客户端,创建一个集合,将带有元数据和id的文档添加到集合...
LangChain创建了聊天模型包装器组件，适配了模型平台的Chat类型API。通过LangChain.chat_models获取的所有...
我们还将使用一个玩具矢量存储,该存储由来自 recipe_nlg 数据集的 1000 个食谱组成,并使用 SentenceTransformers 编码为 384D 矢量。为了实现这一点,我们创建了一个函数来获取输入查询的最近邻,并将查询格式化为 Agent 可以用来向用户展示的文本。这就是 Agent 可以选择使用的工具,或者只是返回正常生成的文本。
我们还将使用一个玩具矢量存储,该存储由来自 recipe_nlg 数据集的 1000 个食谱组成,并使用 SentenceTransformers 编码为 384D 矢量。为了实现这一点,我们创建了一个函数来获取输入查询的最近邻,并将查询格式化为 Agent 可以用来向用户展示的文本。这就是 Agent 可以选择使用的工具,或者只是返回正常生成的文本。
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...