faiss langchain 相似度搜索

Faiss是一种高效的相似度搜索库，可以用于在大规模数据集中进行k最近邻搜索。Langchain是一种基于区块链技术的语言学习平台，可以帮助用户学习语言并与其他语言学习者互动。在这两个技术中，可以使用Faiss来实现在Langchain上进行相似度搜索。具体而言，可以使用Faiss来计算用户输入的文本与Langchain上已有的文本之间的相似度，并返回最接近的结果。这样，用户就可以更快地找到他们感兴趣的内容，并与其他学习者进行交流。

相关问题

langchain相似度检索

根据提供的引用内容，langchain的相似度比较默认是通过欧式距离，而embedding模型多是用余弦相似度比较。因此，如果要使用langchain进行相似度检索，需要更改相似度比较的方式为余弦相似度。

以下是使用FAISS库实现余弦相似度检索的示例代码：

import numpy as np
import faiss

# 构造数据
d = 64  # 向量维度
nb = 100000  # 向量数量
xb = np.random.random((nb, d)).astype('float32')

# 建立索引
index = faiss.IndexFlatL2(d)  # 使用欧式距离
index = faiss.IndexFlatIP(d)  # 使用余弦相似度
index.add(xb)

# 查询
k = 5  # 返回的最近邻数量
xq = np.random.random((1, d)).astype('float32')
D, I = index.search(xq, k)

print(I)  # 最近邻向量的索引
print(D)  # 最近邻向量与查询向量的距离

langchain FAISS

Langchain FAISS 是一个在 Langchain 框架中使用的向量存储库，它可以支持过滤操作。由于 FAISS 本身不支持过滤，因此在 Langchain 中必须进行手动执行过滤操作。您可以使用 OpenAIEmbeddings 来获取 OpenAI API 密钥，并将其设置为环境变量中的 OPENAI_API_KEY。Langchain 还提供了 CharacterTextSplitter，FAISS 向量存储和 TextLoader 等功能。FAISS 的相似度比较默认使用欧式距离，而 embedding 模型通常使用余弦相似度进行比较。如果需要更改 Langchain 的设置，可以进行相应的修改。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【LangChain】向量存储之FAISS](https://blog.csdn.net/u013066244/article/details/132014791)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [langchain FAISS 的 余弦相似度比较](https://blog.csdn.net/weixin_43913406/article/details/131215407)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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