Langchain是一个基于Faiss的库,专门用于处理文本数据的高效相似性搜索。Langchain利用Faiss的哈希技术,可以将文本数据转换为固定长度的向量表示,然后通过这些向量进行相似性搜索。 Langchain的原理可以概括为以下几个步骤: 1. **文本嵌入**:首先,Langchain将文本数据转换为数值向量,这一步通常需要使用预训练的文本嵌入模...
Faiss是Facebook AI Similarity Search的缩写。它是一个开源库,针对高维空间中的海量数据,提供了高效且可靠的检索方法。它包含了在任何大小的向量集中搜索的算法,甚至可以搜索那些可能不适合在RAM中的向量集。重点:faiss并不是向量数据库,它只是一个索引和搜索库。 我们可以载入,或创建这么一个向量存储: def check_...
生成答案或执行操作:语言模型现在拥有了初始问题和相关信息,能够提供答案或执行操作。 举例:如上图所示展示了一个智能问答系统的工作流程,它从用户提出的问题(Question)开始,然后通过相似性搜索(Similarity Search)在一个大型数据库或向量空间中找到与之相关的信息。 得到的信息与原始问题结合后,由一个处理模型分析,以...
向量数据库中的文档数量 这里我们加载了之前保存在本地的向量数据库,并查询了数据库中的文档数量为209,这与我们之前创建该数据库时候的文档数量是一致的,接下来我们提出一个问题:“What are major topics for this class?”,即“ 这门课的主要主题是什么?” 然后用 similarity_search 方法来查询一下与该问题相关...
"result = search.similarity_search(query)print(result)现在我们能够从我们的Pinecone向量存储里查询相关的信息了!剩下要做的就是把我们学到的东西结合起来,创建我们特定的用例,给我们一个专门的AI“代理”。3.5、代理 一个智能代理就是一个能够自主行动的AI,它可以根据输入,依次完成一系列的任务,直到达成...
举例:如上图所示展示了一个智能问答系统的工作流程,它从用户提出的问题(Question)开始,然后通过相似性搜索(Similarity Search)在一个大型数据库或向量空间中找到与之相关的信息。 得到的信息与原始问题结合后,由一个处理模型分析,以产生一个答案(Answer)。
其中SemanticSimilarityExampleSelector调用了vectorstore的similarity_search方法来实现相似度的搜索。 而MaxMarginalRelevanceExampleSelector则是调用vectorstore的max_marginal_relevance_search方法来实现搜索的。 两者的搜索算法不太一样。 因为使用了向量数据库,所以他们的调用方法和其他的也不太一样: ...
I'm trying to getting work similarity search with Pincone's existing index. But I'm getting following error when passing the query. This is only happening on local machine. everything working fine in colab. pinecone.core.client.exceptions.ApiTypeError: Invalid type for variable ...
query = "Please suggest a shirt with sunblocking" docs = db.similarity_search(query) # 打印检索到的文本片段数 len(docs) # 4 # 打印第一个文本片段内容 docs[0] # Document(page_content=': 255\nname: Sun Shield Shirt by\ndescription: "Block the sun, not the fun – our high-performance...