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...
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...
将检索到的信息转换为向量形式,以便于进行语义相似性搜索。 相似性搜索(Similarity Search): 在向量数据库中执行相似性搜索,找到与查询最相关的信息。 信息融合(Information Fusion): 将检索到的信息与原始查询融合,为语言模型提供丰富的上下文。 生成响应(Response Generation): 利用融合后的信息生成语言模型的输入,从而...
1、领域知识向量化:将垂直行业领域的知识库文档进行Embedding向量化处理,并将处理后的语义向量Vectors存入向量数据库Vector Database中(这个步骤中还包括对非结构化数据先转化成文本数据,并对长文本进行Splitter分割处理)。 2、用户问题向量化:将用户的问题进行向量化Embedding处理,转化为Vector search 3、得到TopN条匹配知识...
这里我们可以看到通过我们在代码中设置了filter过滤条件后,向量数据库返回的3个答案呢都是基于第三篇文档的(Lecture03.pdf),这就符合我们的要求了,通过在similarity_search方法中加入filter参数,就可以指定需要搜索的原始文档,因为所有原始文档的文件名信息都保存在切割后文档的元数据信息中,通过过滤元数据信息就可以使向...
query = "Please suggest a shirt with sunblocking" docs = db.similarity_search(query) # 打印...
2.2 Facebook AI Similarity Search(FAISS):高效向量相似度检索 Faiss的全称是Facebook AI Similarity Search (官方介绍页、GitHub地址),是FaceBook的AI团队针对大规模相似度检索问题开发的一个工具,使用C++编写,有python接口,对10亿量级的索引可以做到毫秒级检索的性能 ...
"docs = vectorstore.similarity_search(query, k=5)fordocindocs:print(f"Similarity Score:{doc.metadata['score']:.2f}, Text:{doc.page_content}") 三、选择和配置向量数据库的最佳实践 选择向量数据库时,应考虑以下因素: 数据规模:根据数据集的大小选择合适的数据库。
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...