FAISS+bge-large-zh在大语言模型LangChain本地知识库中的作用、原理与实践

文章目录

    • FAISS+bge-large-zh在大语言模型LangChain本地知识库中的作用、原理与实践
    • 引言
    • FAISS与bge-large-zh简介
      • FAISS原理
      • bge-large-zh原理
    • FAISS+bge-large-zh在LangChain本地知识库中的作用
      • 提高检索效率
      • 增强语义理解能力
      • 支持大规模数据处理
    • 实践
      • 数据准备与处理
      • FAISS索引构建与优化
      • 相似性搜索与聚类实践
    • 性能评估与案例分析

FAISS+bge-large-zh在大语言模型LangChain本地知识库中的作用、原理与实践

引言

FAISS(Facebook AI Similarity Search)与bge-large-zh的结合,为LangChain这一大语言模型的本地知识库管理提供了新的视角。

FAISS与bge-large-zh简介

FAISS原理

FAISS是Facebook AI研发的高效相似性搜索和稠密向量聚类的库。其核心原理包括倒排索引(IVF)和乘积量化(PQ)。IVF通过将向量空间划分为多个子空间(称为“桶”或“聚类”),使得搜索可以在更小的范围内进行,从而加速搜索过程。而PQ则是一种向量压缩技术,它能够在保持向量间距离近似不变的前提下,大幅度减少存储和计算成本。

bge-large-zh原理

bge-large-zh是一个针对中文文本的预训练模型,其核心功能是将文本转换为高维向量表示。这些向量捕捉了文本中的语义信息,使得语义上相似的文本在向量空间中的距离更近。这种表示方法为后续的相似性搜索和聚类提供了便利。

FAISS+bge-large-zh在LangChain本地知识库中的作用

提高检索效率

传统的文本检索方法通常基于关键词匹配,难以处理语义相似性问题。而FAISS+bge-large-zh的组合能够将文本转换为向量表示,并利用高效的相似性搜索算法快速找到与查询相关的文档。这不仅提高了检索速度,还提高了检索的准确性。

增强语义理解能力

bge-large-zh的向量表示能够捕捉到文本的语义信息,使得LangChain能够更好地理解文本的含义。这种理解能力的提升有助于更准确地匹配用户的查询意图,提高搜索结果的满意度。

支持大规模数据处理

FAISS的设计初衷就是处理大规模的向量数据。通过结合bge-large-zh,这一组合能够轻松处理数百万甚至数十亿的文本数据,满足LangChain对本地知识库的需求。

实践

数据准备与处理

首先,我们需要使用bge-large-zh将文本数据转换为向量表示。这通常涉及加载预训练模型、对文本进行预处理(如分词、去除停用词等)以及将处理后的文本输入模型获取向量表示。这些向量随后被保存为FAISS所需的输入格式。

示例代码(假设bge-large-zh提供了相应的API):

from bge_large_zh import BgeEncoderencoder = BgeEncoder()  # 加载预训练模型
texts = ["这是一段示例文本", "这是另一段示例文本"]  # 输入文本列表
vectors = encoder.encode(texts)  # 将文本转换为向量表示

FAISS索引构建与优化

接下来,我们使用FAISS构建索引。这通常涉及选择合适的索引类型(如IVF、PQ等)、设置索引参数以及将向量数据添加到索引中。为了优化搜索性能,我们还可以对索引进行训练、调整搜索参数等。

示例代码:

import faissdim = vectors.shape[1]  # 向量的维度
index = faiss.IndexFlatL2(dim)  # 使用L2距离进行相似性搜索,这里为了简化示例使用Flat索引,实际应用中可能会选择IVF+PQ等更复杂的索引类型
index.add(vectors)  # 将向量添加到索引中,对于大规模数据可能需要分批添加并使用faiss.IndexIVFFlat等索引类型进行聚类划分以提高性能。

相似性搜索与聚类实践

一旦索引构建完成,就可以利用FAISS进行相似性搜索和聚类操作了。对于相似性搜索,只需将查询文本转换为向量表示,然后调用FAISS的搜索接口即可获取与查询最相似的文档列表。对于聚类操作,FAISS提供了多种聚类算法供选择。

示例代码(继续上面的代码):

query_text = "这是一段查询文本"
query_vector = encoder.encode([query_text])[0]  # 将查询文本转换为向量表示,注意这里返回的是一个二维数组,取第一个元素作为查询向量。
k = 5  # 返回最相似的k个结果,这里设置为5个。
D, I = index.search(query_vector.reshape(1, -1), k)  # 进行相似性搜索,注意查询向量需要reshape为二维数组形式。D为距离矩阵,I为索引矩阵。这里我们只关心索引矩阵I。
print("最相似的文本索引:", I[0])  # 输出最相似的文本索引列表。实际应用中可能需要根据索引矩阵I去原始文本数据中获取具体的文本内容。

性能评估与案例分析

为了评估FAISS+bge-large-zh在LangChain本地知识库中的实际效果和应用价值,进行了一系列性能测试和案例分析。测试结果显示,在相同的数据集和硬件条件下,使用FAISS+bge-large-zh的组合进行相似性搜索的速度比传统的线性扫描方法提高了数十倍甚至更多。同时,还发现该组合在语义匹配准确性方面也有显著提升。
这些优势使得LangChain能够在有限的时间内处理更大规模的文本数据并提供更快速、更准确的检索结果。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/699255.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Xcode中App图标和APP名称的修改

修改图标 选择Assets文件 ——> 点击Applcon 换App图标 修改名称 点击项目名 ——> General ——> Display Name

Servlet(2)

文章目录 更方便的部署方式安装 Smart Tomcat 插件配置 Smart Tomcat 插件 访问出错怎么办出现 404出现 405出现 500出现 "空白页面"出现 "无法访问此网站" 小结 更方便的部署方式 手动拷贝 war 包到 Tomcat 的过程比较麻烦. 我们还有更方便的办法. 此处我…

用CSS制作弧形卡片的三种创意方法!

在平时开发中,有时候会碰到下面这种“弧形”样式,主要分为“内凹”和“外凸”两种类型,如下 该如何实现呢?或者想一下,有哪些 CSS 属性和“弧形”有关?下面介绍 3 种方式,一起看看吧 一、borde…

智慧校园的未来已来!AI与数字孪生领航教育新时代

随着科技的飞速发展,人工智能(AI)和数字孪生技术正逐渐渗透到我们生活的方方面面,而在教育领域,它们的结合更是催生出一种全新的智慧校园模式。这种模式的出现,不仅预示着教育管理方式的彻底变革&#xff0…

网络原理 - HTTP/HTTPS(5)

HTTPS HTTPS也是一个应用层协议.在HTTP协议的基础上引入了一个加密层. HTTP协议内容都是按照文本的方式明文传输的. 这就导致了在传输过程中出现了一些被篡改的情况. 臭名昭著的"运营商劫持" 下载一个天天动听. 未被劫持的效果,点击下载按钮,就会弹出天天动听的…

【linux】常见指令 -通配符,数据管道,重定向,压缩打包...

目录 前言 基本指令 ls命令 常见选项 ​编辑 pwd命令 cd 指令 常见选项 touch指令 mkdir指令 常见选项 rm 指令 常见选项 man指令 cp指令 常用选项: mv指令 常用选项 nano指令 如何写入且执行文件? cat指令 常用选项 more指令…

基于RK3399 Android11适配OV13850 MIPI摄像头

目录 1、原理图分析2、编写和配置设备树3、调试方法4、遇到的问题与解决5、补丁 1、原理图分析 从上图可看出,我们需要关心的,①MIPI数据和时钟接口使用的是MIPI_TX1/RX1 ②I2C使用的是I2C4总线 ③RST复位引脚使用的是GPIO2_D2 ④PWDN使用的是GPIO1_C7 ⑤…

【Python笔记-设计模式】外观模式

一、说明 外观模式是一种结构型设计模式,能为程序库、框架或其他复杂类提供一个统一的接口。 (一) 解决问题 简化复杂系统的接口调用 (二) 使用场景 简化复杂系统:需要一个指向复杂子系统的直接接口, 且该接口的功能有限时重构复杂的代码…

unity ui界面优化

优化一个比较复杂的界面,里面有多个rt和组件。 在初次打开这个界面的时候会发生1s多的卡顿,还是非常严重的。 分析 通过profiler分析 1.打开界面时卡顿。 分析:除了update和dotween相关逻辑,主要在于打开时的lua function调用…

幻兽帕鲁(Palworld 1.4.1)私有服务器搭建(docker版)

文章目录 说明客户端安装服务器部署1Panel安装和配置docker服务初始化设置设置开机自启动设置镜像加速 游戏服务端部署游戏服务端参数可视化配置 Palworld连接服务器问题总结 说明 服务器硬件要求:Linux系统/Window系统(x86架构,armbian架构…

[程序员] sipp运行时socket接收队列持续满载 - 文件系统访问慢

​今天谈一下,最近和同事一块看到的一个例子,说sipp运行时的某一时刻之后,总是会有408/487/retrans,通过netstat看,还总是会出现接收队列满载的情况。如下netstat的输出,137472是接收队列的缓存的数据量: udp 131072 0 100.103.238.11:5060 0.0.0.0:* 20175/sipp.lates…

spring boot3登录开发-3(账密登录逻辑实现)

⛰️个人主页: 蒾酒 🔥系列专栏:《spring boot实战》 🌊山高路远,行路漫漫,终有归途。 目录 前置条件 内容简介 用户登录逻辑实现 创建交互对象 1.创建用户登录DTO 2.创建用户登录VO 创建自定义登录业务异…

K8S简单学习

目录 安装启动第一个服务启动k8s看板暴露服务查看services自动打开服务查看pods 官方的文档 安装 centos8安装记录 pod和deployment的关系 启动第一个服务 通过deployment的方式进行创建 kubectl create deployment hello-nginx --imagenginx:latest --port8080启动k8s看板…

如何使用ChatGPT创建一份优质简历

目录 第一步:明确目标和重点 第二步:与ChatGPT建立对话 第三步:整理生成的内容 第四步:注重行文风格 第五步:强调成就和量化结果 第六步:个性化和定制 第七步:反复修改和完善 总结 在现…

分类预测 | Matlab实现KPCA-ISSA-LSSVM基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机故障诊断分类预测

分类预测 | Matlab实现KPCA-ISSA-LSSVM基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机故障诊断分类预测 目录 分类预测 | Matlab实现KPCA-ISSA-LSSVM基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机故障诊断分类预测分类效果基本描述程序设计参考资…

【软件测试】定位前后端bug总结+Web/APP测试分析

目录:导读 前言一、Python编程入门到精通二、接口自动化项目实战三、Web自动化项目实战四、App自动化项目实战五、一线大厂简历六、测试开发DevOps体系七、常用自动化测试工具八、JMeter性能测试九、总结(尾部小惊喜) 前言 1、Web测试中简单…

爬虫项目(下)

1..string 属性是用来获取节点中标签内容。 for content in content_all:contentString content.stringprint(contentString) .string 属性只能提取单个节点或节点统一的内容。 提取节点包含多个子节点时:使用这个属性时,不清楚应该调用哪个节点的内容&#xff…

k8s-pod的介绍及命令行创建pod

一、 pod介绍 在kubernetes的世界中,k8s并不直接处理容器,而是使用多个容器共存的理念,这组容器就叫做pod。 pod是k8s中可以创建和管理的最小单元,是资源对象模型中由用户创建或部署的最小资源对象模型,其他的资源对象…

【LeetCode-213】打家劫舍II(动态规划)

题目链接 目录 题目描述 解法1:动态规划 代码实现 题目链接 题目描述 你是一个专业的小偷,计划偷窃沿街的房屋,每间房内都藏有一定的现金。这个地方所有的房屋都 围成一圈 ,这意味着第一个房屋和最后一个房屋是紧挨着的。同…

车载测试面试:题库+项目

车载测试如何面试(面试技巧)https://blog.csdn.net/2301_79031315/article/details/136229809 入职车载测试常见面试题(附答案)https://blog.csdn.net/2301_79031315/article/details/136229946 各大车企面试题汇总(含答案&am…