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量数据库在指定的文档中搜索和问题相关的答案了。
from langchain_community.document_transformers import EmbeddingsRedundantFilter splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=300, chunk_overlap=0, separator="。") redundant_filter = EmbeddingsRedundantFilter(embeddings=embeddings) relevant_filter = EmbeddingsFilter(embeddings=embeddings, similarity_threshold=0.76)...
db=ElasticsearchStore.from_documents(docs,embeddings,index_name="test-metadata",es_connection=conn)# 执行检索 query="What did the president say about Ketanji Brown Jackson"docs=db.similarity_search(query)print(docs[0].metadata)# 应用过滤条件 docs=db.similarity_search(query,filter=[{"term":{"me...
found\_docs \= qdrant.similarity\_search('员工绩效管理模式有哪些') print(found\_docs) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 加上filter 过滤 embeddings = OpenAIEmbeddings(deployment="text-embedding-ada-002") client \= qdrant\_client.QdrantClient( url\='1...
found_docs= qdrant.similarity_search('员工绩效管理模式有哪些')print(found_docs) 加上filter 过滤 View Code 纯python 代码 View Code FAISS 用法 Faiss是一个高效地稠密向量相似检索和聚类的工具包, 由Facebook开发,由C++编写,并且提供了python2和python3的封装。
"print(len(retriever.vectorstore.similarity_search_with_relevance_scores(query)))importasyncioasyncdeff():awaitretriever.vectorstore.asimilarity_search_with_relevance_scores(query)loop=asyncio.get_event_loop()print(loop.run_until_complete(f()) )...
docs = db.similarity_search(query, filter=[{"term": {"metadata.author.keyword":"John Doe"}}]) print(docs[0].metadata) 执行结果: 1、写入 Elasticsearch 索引,效果图: 2、执行检索效果: 在这个案例中,我们通过添加元数据来增强文档的描述性,使得检索结果更加精确和有用。
similarityでは以下のfaiss.similarity_searchが利用されるためここを修正します。 metadataにscore属性を追加して返却します。 langchain/vectorstores/faiss.py defsimilarity_search(self,query:str,k:int=4,filter:Optional[Dict[str,Any]]=None,fetch_k:int=20,**kwargs:Any,)->List[Document]:"""Return...
query_result = db.search("雨霖铃第一句", search_type='similarity') print(query_result) 腾讯云向量数据库 地址:https://buy.cloud.tencent.com/vector 新建安全组 创建向量数据库实例 查看密钥 腾讯云 AI 套件 官方文档:https://cloud.tencent.com/document/product/1709/102189 ...
功能描述 / Feature Description 您好,请问怎么改成langchain原版的similarity_search_with_score_by_vector呢 解决的问题 / Problem Solved server/knowledge_base/kb_service/faiss_kb_service.py中的 with self.load_vector_store().acquire() as vs: docs = vs.similar