基于 LangChain,将一个非结构化文件搭建私域知识的架构图如下: 其中向量存储的部分采用BES的向量数据库能力,整体的架构图如下: 系统预装 首先需要在本地执行 ! pip install langchain ! pip install qianfan ! pip install elasticsearch == 7.10.2 加载文档 文档加载包含文档的加载和切分。
如果大于10M,会影响加载时间,文件名建议采用文件md5值,保证在同一个AppID下,文件名唯一。为了正常展现,需要正确携带文件后缀 + long_desc String 可选 长文字描述,小于1200个字节 + asset_ext String 可选 资产额外描述信息json字符串。比如标签 + group_id int64 可选 资产组ID。
3)RDS数据库用户名; (4)RDS数据库密码; (5)BOS上的目标路径(不能在sqoop导入前存在); 数据导入Hive 使用hive进行加载data # eip可以在BMR Console集群详情页的实例列表获取 ssh root@eip # 切换到hdfs用户 su hdfs cd # 启动hive shell hive # 导入数据 load data inpath 'bos
Faiss的典型应用有: 图像检索:在大规模图片数据库中找到与输入图片最相似的图片。 文本匹配:快速找到与输入文本最相近的文本内容。 推荐系统:根据用户兴趣对大量商品进行快速检索和推荐。 声纹识别:在海量语音数据中实现语音识别和检索。
使用 MySQL 查询 通过 MySQL 客户端连接到 PALO 以后,可以通过 show databases; 查看数据库。使用 use db_name; 选择数据库,使用 show tables; 查看数据库中的表。
会自动生成vs_faiss.faiss和vs_faiss.pkl两个文件,这是向量数据库的本地文件。 3.5、测试 参考上面2.2的内容。 4、代码解析 4.1、文档加载 我们定义了 load_documents 方法来进行文档加载,其中使用了 DirectoryLoader 这个目录加载器,同时使用了 Docx2txtLoader 来把对文件实现docx到txt转换。
need_clear_history : false , finish_reason : normal , usage : { prompt_tokens : 5 , completion_tokens : 2 , total_tokens : 7 } } data : { id : as-vb0m37ti8y , object : chat.completion
need_clear_history : false , finish_reason : normal , usage : { prompt_tokens : 5 , completion_tokens : 2 , total_tokens : 7 } } data : { id : as-vb0m37ti8y , object : chat.completion
need_clear_history : false , finish_reason : normal , usage : { prompt_tokens : 5 , completion_tokens : 2 , total_tokens : 7 } } data : { id : as-vb0m37ti8y , object : chat.completion
need_clear_history : false , finish_reason : normal , usage : { prompt_tokens : 5 , completion_tokens : 2 , total_tokens : 7 } } data : { id : as-vb0m37ti8y , object : chat.completion