我发现使用重定义 FAISS.similarity_search_with_score_by_vector = similarity_search_with_score_by_vector的回答结果都是错的，把重定义关了用langchain原本的就不会错。定位之后发现使用langchain原版的方法排序出来的topk相似句是要比重定义方法好太多的 ...
大致的流程是:用户的query先转成embedding,去向量数据库查询最接近的top K回答;然后这query + top K的回答 + 其他context一起进入LLM,让LLM整合上述所有的信息后给出最终的回复! 为了简便、快速地实现RAG的功能,搭配上langchain使用效果更佳!为配合下面的功能说明,这里先加载长文档,并分割后求embedding后存入向量数...
在方法内部,首先通过search_docs方法查询向量数据库,召回top_k个相似文档。 如果启用了reranker,则使用reranker对文档进行重新排序 然后通过换行符将docs拼接成context,这就是输入大模型的知识上下文。 如果没有找到相关的文档,则使用empty的prompt模板 随后使用模型代理和历史对话记录,初始化chain对象。最后将查询语句和...
将用户问题query向量化; 通过向量库的similarity_search_with_score_by_vector函数,传入embeddings、top_k和score_threshold。(返回结果数由top_k确定,最小相似度分数由score_threshold确定)。其中计算相似度通过余弦相似度进行匹配,score含义(distance score):L2距离,因此score分数越小,代表二者越相近; 返回元组列表,每个...
将这个可能包含答案,且相关性最高的 Top K 个检索结果,包装为 Prompt 输入,喂入 LLM 中,据此来生成问题所对应的的答案。 关键步骤 在利用 OpenVINO构建 RAG 系统过程中有以下一些关键步骤: 01封装 Embedding 模型类 由于在 LangChain 的 chainpipeline 会调用 embedding 模型类中的embed_documents和 embed_query ...
"top_k": 10, "top_p": 0.8, "do_sample": True, "use_cache": True, } 参数说明如下,请酌情添加与删减。 您也可以基于Python的requests包实现自己的客户端,示例代码如下: import argparse import json from typing import Iterable, List import requests ...
top_k: 250, top_p: 0.999, stop_sequences: ["\n\nHuman:"], anthropic_version: "bedrock-2023-05-31", return_likelihoods: "NONE", count_penalty: { scale: 0, apply_to_whitespaces: false, apply_to_punctuations: false, apply_to_numbers: false, apply_to_stopwords: false, apply_to_em...
"# Top-K Similarity Search - Ask A Book A Question\n", "\n", "In this tutorial we will see a simple example of basic retrieval via Top-K Similarity search" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 1, @@ -32,11 +42,10 @@ ], "source": [ "# PDF Loaders. If ...
8、9、10 阶段是把提问进行语义的向量化处理,经过处理后的 query 向量和已有文章段落向量进行匹配。11、12 阶段是可以设定检索匹配度最高的 top-K 个段落,通过把 K 个段落和用户提问组合输出到提示词的模版当中。13、14、15 阶段是最终输送给语言模型的 Prompt 和语言模型的输出。
["input","table_info","top_k"],template=_mysql_prompt+PROMPT_SUFFIX,)if__name__=='__main__':# 精准回答,不需要过高的temperaturellm=ChatOllama(base_url=BASE_URL,model="qwen2.5:7b",temperature=0.0)# 数据库连接信息db_user='root'db_password='password'db=SQLDatabase.from_uri(f"mysql+...