PieCloudVector 助力多模态大模型 AI 应用,进一步实现海量向量数据存储、向量数据高效查询,支持和配合大模型的 Embeddings,帮助基础模型在场景 AI 的快速适配和二次开发,是大模型应用必备。目前,除 PieCloudVector 之外,PieDataCS 还支持云原生虚拟数仓 PieCloudDB Database 和 云原生机器学习 PieCloudML 两款计算引擎。 询问AI
(GloVe) can be trained from scratch, but are also offered in variants pretrained on public text data such as Wikipedia and Common Crawl. Likewise, encoder-decoder large language models (LLMs) often used for embeddings, such as BERT and its many variants, are pretrained on a huge amount of...
So now we know a little bit about vector embeddings and databases, let’s go into how it works. Image by Author Let’s start with a simple example of dealing with an LLM such as ChatGPT. The model has large volumes of data with a lot of content, and they provide us with the Chat...
CREATETABLE`semantic_embeddings`(`id`varchar(36)NOTNULL,`embedding`vector<float>(1536)NOTNULLCOMMENT'hnsw(distance=cosine)',`document`textDEFAULTNULL,`meta`jsonDEFAULTNULL,`create_time`datetimeDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,`update_time`datetimeDEFAULTCURRENT_TIMESTAMPONUPDATECURRENT_TIMESTAMP,PRIMARYKEY(`id`)...
数据映射：选择 Upsert 方式插入；向量：填写上游 Dashscope 的 TextEmbedding 投递的向量信息 $.output. embeddings[0].embedding；鉴权配置：获取的 DashVector API-KEY 参数。创建 Search 数据检索任务 在进行数据检索时，需要首先对数据进行 embedding，然后将 embedding 后的向量值与数据库值做检索排序。最后填写 ...
() embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name='./text2vec-base-chinese') db = Chroma(persist_directory=persist_directory, embedding_function=embeddings) # 定义检索器和生成器 retriever = db.as_retriever() # qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=OpenAI(), chain_type="stuff", retriever=...
docs=text_splitter.split_documents(documents)model_name=r"bge-small-zh-v1.5"model_kwargs={'device':'cpu'}embedding=HuggingFaceEmbeddings(model_name=model_name,model_kwargs=model_kwargs)print("1111")# vectorstore = Chroma.from_documents(docs,embedding, persist_directory="./chroma_db")vector...
Dify,一个开源的 LLM 应用开发平台,以其简洁的界面和强大的功能,让模型管理、RAG 搭建和 Agent 开发变得简单直观,而 TiDB Vector 的向量搜索功能可以为 AI Agent 提供灵活的数据处理能力。 本文将介绍如何通过 Dify 和 TiDB Vector 这两个工具,快速搭建起一个功能完备的 AI Agent。
其中,generate_embeddings是3.2.2 本地知识向量化 代码中定义的函数,通过DashScope api对文本进行embedding。 3.2.4 构造prompt,向大模型提问 这一步比较简单,直接调用通义千问大模型的DashScope api,指定模型为 qwen-turbo,使用定义的提示词结合上一步召回的文档进行提问。
embeddings import OpenAIEmbeddings, HuggingFaceEmbeddings from langchain.chains import RetrievalQA from langchain_community.llms import OpenAI from langchain_community.llms.chatglm3 import ChatGLM3 from langchain_community.document_loaders import Docx2txtLoader from langchain_core.output_parsers import ...