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...
config['vdb_config']['DATABASE_NAME'] COLLECTION_NAME = self.config['vdb_config']['COLLECTION_NAME'] #为 VectorDB 建立连接参数 conn_params = ConnectionParams( url=VDB_URL, key=VDB_KEY, username=VDB_USERNAME, timeout=20 ) # 创建 Embedding 对象,如下示例中使用了虚拟的 Embedding...
Vector Database: PostgreSQL (pgvector) 生成AIとVector Databaseの連携: LangChain 将来的にはCohereのサービスがOCIで、Vector DatabaseがOracle Database 23cで提供される予定なので、GAとなった際はこれらを使って試したいと思います。 現時点ではリリースされていないため、一旦前述の組み合わせ...
python LangChain色度-从Vector Database加载数据您需要定义检索器并将其传递给链。这将使用您以前的持久...
矢量数据库 (Vector Database) 是一种知识库类型,允许我们将相似嵌入 (Embeddings) 的搜索扩展到数十亿条记录,通过添加、更新或删除记录来管理我们的知识库,甚至可以执行过滤等操作。 我们将使用Pinecone矢量数据库 (Vector Database) 。要使用它,我们需要一个免费的API密钥。然后我们可以像这样初始化我们的数据库索引...
rm -rf ./docs/chroma # remove old database files if anyvectordb=Chroma.from_documents(documents=splits,embedding=embedding,persist_directory=persist_directory)print(vectordb._collection.count())# 209 五、相似性检索 相似性搜索是如何工作的:
from langchain.vectorstores import Chromafrom zhipuai_embedding import ZhipuAIEmbeddingspersist_directory = '../../data_base/vector_db/chroma' # 数据库持久化路径vectordb = Chroma.from_documents( documents=split_docs[:100], embedding=embedding, persist_directory=persist_directory # =将persist_direct...
different versions of the given user question to retrieve relevant documents from a vector database. By generating multiple perspectives on the user question, your goal is to help the user overcome some of the limitations of the distance-based similarity search. ...
rm -rf ./docs/chroma # remove old database files if anyvectordb=Chroma.from_documents(documents=splits,embedding=embedding,persist_directory=persist_directory)print(vectordb._collection.count())# 209 五、相似性检索 相似性搜索是如何工作的:
import RecursiveCharacterTextSplitterfrom langchain.vectorstores import Chromafrom langchain_core.runnables import RunnablePassthroughfrom trulens_eval.feedback.provider import OpenAIimport numpy as npfrom trulens_eval.app import Appfrom trulens_eval.feedback import Groundedness# 加载文件loader = WebBase...