pinecone_hybrid_search

Langchain Pinecone 하이브리드 검색 쇼케이스

프로젝트 정보

• 랭케인
• 벡터 데이터베이스 용 피네콘
• 임베딩을위한 huggingface all-minilm-l6-v2
• MMH3 해싱 인코더가있는 BM25

특징

• 하이브리드 검색은 검색 가능한 일반 텍스트 컨텐츠 및 생성 된 임베딩을 포함하는 검색 인덱스에 대해 실행하는 전체 텍스트 및 벡터 쿼리의 조합입니다.

데모

Input sentences: [ ' In 2019, I visited Hungary ' , ' In 2020, I visited Czech Republic ' , ' In 2021, I visited Georgia ' ]
Custom query: What country did I visit first ?
100% | ██████████ | 3/3 [00: 00< 00:00, 24.12it/s]
BM25 values saved to bm25_values.json
100% | ██████████ | 1/1 [00: 02< 00:00,  2.15s/it]
Query result: [Document(metadata={ ' score ' : 0.286206543}, page_content= ' In 2019, I visited Hungary ' ), Document(metadata={ ' score ' : 0.255560637}, page_content= ' In 2020, I visited Czech Republic ' ), Document(metadata={ ' score ' : 0.225382119}, page_content= ' In 2021, I visited Georgia ' )]

생성 된 bm25_values.json은 Repo에 있습니다

설치 :

1.이 리포지트를 폴더로 복제하십시오.

 git clone THIS REPO

2. 가상 환경을 만듭니다

3. 종속성을 설치하십시오

 pip install -r requirements.txt

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