第一步是切分langchain文档,将它切分成多个独立的文档。我们可以使用Python中的字符串分割方法split()来实现。代码如下: langchain="文档1 文档2 文档1 文档3 文档2"documents=langchain.split(" ")# 使用空格作为分隔符进行分割 1. 2. 这段代码将langchain字符串按照空格分割成多个子串,并将它们存储在一个列表...
具体你要按照多少字拆分块,要按照实际需求。 之后通过 split_documents 进行拆分,我这里打印了一下拆分后的块数。 如果按照500字拆分,就会有3057块。 而如果我设置成 1500,则会拆分成1040块。 拆分好以后就是去调用 OpenAI 进行分段总结了,LangChain 在这里直接提供了一个链叫做 load_summarize_chain , 这个链就...
fromlangchain.text_splitterimportCharacterTextSplitter#创建分割器text_splitter=CharacterTextSplitter(separator="\n",chunk_size=1000,chunk_overlap=150,length_function=len)#分割文档docs=text_splitter.split_documents(pages) 下面我们看看分割好的文档docs包含多少段文档: len(docs) 经过分割后的文档有77段 我们...
texts = text_splitter.split_documents(docs) 分割后的文档内容可以进一步用于生成向量。 2.3. 文档嵌入 Embeddings 文档分割后,我们需要将每一段文本转换成向量,这个过程称为文档嵌入。文档嵌入是将文本转换成高维向量,这是相似性搜索的关键。这里我们选择OpenAI的嵌入模型来生成文档的嵌入向量。 fromlangchain_openaiim...
该类继承了Langchain的RecursiveCharacterTextSplitter,因此该类也拥有split_text方法和split_documents方法,分别对应对文本分割和文档对象分割。 以分割文本为例,我们对Python的一段介绍进行递归字符分割,该段内容包含句号,逗号,顿号等分割符 Python由荷兰国家数学与计算机科学研究中心的吉多·范罗苏姆于1990年代初设计,作...
split_text_from_url(url) chunk_size = 500 chunk_overlap = 30 text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=chunk_size, chunk_overlap=chunk_overlap ) # Split splits = text_splitter.split_documents(html_header_splits) print(splits[80:85]) Character Splitter 编写代码 from lang...
(separator="\n",chunk_size=1000,chunk_overlap=150,length_function=len)docs=text_splitter.split_documents(pages)print("Pages in the original document: ",len(pages))print("Length of chunks after splitting pages: ",len(docs))# Pages in the original document: 22# Length of chunks after ...
text = text_split.split_documents(docs) Langchain支持很多类型的矢量存储,每个向量中的值表示相应文档中每个术语的重要性或频率。这种表示允许通过测量向量之间的余弦相似度来轻松计算文档相似度。 向量存储通常用于信息检索系统和自然语言处理任务,如文档分类、搜索引擎和推荐系统。它们还可以用于主题建模和集群等任务。
创建总结链 chain = load_summarize_chain(llm, chain_type="refine", verbose=True) 执行总结链 chain.run(split_documents) 总结 尝试了3种方案后,我发现第一种方案是最适合国内网友的。第二种和第三种方法均需要翻墙,且执行速度较慢,国内就不推荐了 即使用 FakeLLMs 预置结果,进行输出Jack...
text_splitter=TokenTextSplitter(chunk_size=1,chunk_overlap=0)text1="foo bar bazzyfoo"print(text_splitter.split_text(text1))# Output: ['foo', ' bar', ' b', 'az', 'zy', 'foo']text_splitter=TokenTextSplitter(chunk_size=10,chunk_overlap=0)docs=text_splitter.split_documents(pages)prin...