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

相关问题

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。

langchain chatgpt

LangChain和ChatGPT是两个不同的工具。LangChain是一种方法，用于将PDF或CSV文件中的文本进行嵌入和矢量存储，称为Vectorstore。当用户提出新问题时，LangChain可以将当前问题和之前的对话内容整合成一个新的问题，并使用ChatGPT来查找答案。\[1\]

如果你想使用LangChain和ChatGPT，你可以使用以下命令安装所需的库：

pip install streamlit streamlit_chat langchain openai faiss-cpu tiktoken -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

\[2\]

然而，需要注意的是，LangChain和ChatGPT的能力是有限的。LangChain使用相似度匹配方法从Vectorstore中获取相似的文本内容，然后再使用ChatGPT总结得出最终的答案。但是，LangChain的相似度匹配算法并不能有效地替代经过数据训练的ChatGPT。如果在向量库中没有找到相似的内容，LangChain无法提供答案，而ChatGPT通常会给出一个答案，即使是编造的。\[3\]

希望这个回答对你有帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【LangChain】如何本地部署基于chatGPT的实时文档和表格数据的助手，在自己的数据上构建chatGPT？](https://blog.csdn.net/weixin_43935696/article/details/130564904)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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