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...
.from_documents( documents, embedding=DashScopeEmbeddings(), ) # 查询向量存储 # result = vectorstore.similarity_search("猫") async def asnc_search(): result = await vectorstore.asimilarity_search("猫") print(result) if __name__ == "__main__": import asyncio asyncio.run(asnc_search()...
query = "What is Hierarchy 4.0?"docs = db.similarity_search(query)如果你运行下面的两个单元格,你可以看到搜索结果和文档列表的维度。最后,让我们来谈谈Hugging Face LLM的文档 到目前为止,我们所做的是为接下来的事情做准备:从拥抱脸中询问一个大型语言模型,与我们互动,将我们的知识库和问题整合在一...
fromlangchain.vectorstoresimportPineconetext_field="text"# switch back to normal index for langchainIndex=pinecone.Index(index_name)vectorstore=Pinecone(index,embed.embed_query,text_field) 我们可以使用similarity search方法直接进行查询,并返回文本块,而无需LLM生成响应。 In[16]: query="who was Benito ...
需要足够的空间来跳跃。",metadata={"source":"mammal-pets-doc"},),]fromlangchain_chromaimportChromafromlangchain_community.embeddingsimportDashScopeEmbeddings# 创建 Chroma 向量存储vectorstore=Chroma.from_documents(documents,embedding=DashScopeEmbeddings(),)# 查询向量存储result=vectorstore.similarity_search(...
然后我们就可以开始对文档进行搜索了!在这里我们使用了 LangChain 提供的similarity_search(https://...
langchain faiss similarity research原理 Faiss(Facebook AI Similarity Search)是由Facebook AI研究团队开发的一个开源库,用于高效地执行最近邻搜索和聚类任务。Faiss基于哈希技术,可以快速地在大规模数据集中找到相似的数据点。它特别适用于高维数据,如图像、音频和文本嵌入。 Langchain是一个基于Faiss的库,专门用于...
query = "What the actual issues and drawbacks ?" docs = db.similarity_search(query) chain.run(input_documents=docs, question=query) The actual issues and drawbacks of using the actual method are: 1) possibility of human error 2) incorrect impact analysis report 3) time consuming troubleshootin...
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 ...
similarity_score_thresholdでは以下のfaiss._similarity_search_with_relevance_scoresが利用されるためここを修正します。 langchain/vectorstores/faiss.py def_similarity_search_with_relevance_scores(self,query:str,k:int=4,filter:Optional[Dict[str,Any]]=None,fetch_k:int=20,**kwargs:Any,)->List[Tu...