Описание тега qdrant
1
ответ
ValueError: не удалось передать входной массив из формы (1536) в форму (2000)
Пытаюсь создать векторсор Qdrant и добавить свои документы. Мои вложения основаны наOpenAIEmbeddings тотQdrantClientявляется локальным для моего случая коллекция, которую я создаю, имеет VectorParams как таковую:VectorParams(size=2000, distance=Dist…
07 июн '23 в 09:19
3
ответа
Инициализировать qdrant для langchain
Я хочу поэкспериментировать с добавлением существующей базы данных векторов qdrant в langchain для проекта ChatGPT. Однако я не могу найти способ инициализировать объект Qdrant без предоставления документов и внедрений, что кажется мне странным, пос…
21 июл '23 в 12:40
0
ответов
Невозможно получить файлы из каталога с помощью llama-index и qdrant db.
Я используюqdrant dbлокально. Моя папка находится на/home/komica/git/playbookhub/apiимя каталога, в котором у меня естьdemo.txtфайл. Проблема в том, когда я использую это для полученияdataкаталог с помощью запроса, я всегда получаю ошибку какNot Fou…
12 июл '23 в 15:37
0
ответов
Как использовать lamma_index и qdrant, как выполнить запрос к определенному document_id из базы данных qdrant?
Используя SimpleDirectoryReader, мы можем индексировать содержимое всех файлов в каталоге. И во время запроса он просматривает всю коллекцию в qdrant, чтобы найти сходства в топ-K. chat_engine = index.as_chat_engine( service_context=service_context,…
16 июн '23 в 07:57
1
ответ
Поиск точек по вложенным объектам полезной нагрузки в Qdrant
Я знаю, что в коллекции Qdrant можно выполнять поиск по полезной нагрузке с помощью фильтров. Например это/scroll точечный запрос { "filter": { "must": [ { "key": "page_content", "match": { "text": "days, " } } ] }, "limit": 1, "with_payload": true,…
27 июн '23 в 22:05
2
ответа
Как сохранить «цепкость» точек в Qdrant с помощью langchain?
Я пишу приложение на Python, которое должно иметь возможность векторизовать резюме, а затем использовать langchain для ответа на такие вопросы, как «Резюме с наибольшим опытом работы в разработке программного обеспечения» (ни одно резюме не содержит…
31 окт '23 в 11:09
1
ответ
Как выполнить запрос llama-index, когда метаданные включены в документы
При добавлении метаданных с помощью каждого из перечисленных здесь методов запрос не возвращает правильный узел. Без метаданных все работает нормально. добавлениеdocument.metadata = {'filename': '<doc_file_name>', 'id': '<doc_id>', 'subj…
16 сен '23 в 10:06
1
ответ
Как повысить релевантность исходного документа в реализации Langchain ConversationalRetrivalQAChain?
В настоящее время я работаю над проектом, в котором я реализовал ConversationalRetrivalQAChain с параметром returnSourceDocuments, установленным в значение true. Система отлично работает, когда я задаю конкретные вопросы, связанные с базой данных Ve…
26 окт '23 в 08:06
0
ответов
как настроить сохранение и перезагрузку данных Qdrant
Я пытаюсь создать приложение с потоком, которое использует клиент Python Qdrant. чтобы запустить qdrant, я просто использую: docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant Я завернул клиента примерно так: class Vector_DB: def __init__(self) -> None: self.…
02 ноя '23 в 20:09
0
ответов
Как отправить метаданные в LLM вместе с документами и контекстом?
Как я могу включить метаданные документа из векторной базы данных (в моем случае Qdrant) и отправить их вместе с контекстом в LLM (в моем случае OpenAI). Например, я храню анонимные резюме в своей векторной базе данных, и каждое из них имеет метадан…
07 ноя '23 в 10:02
0
ответов
Фильтрация по элементу списка в полезных данных
В базе данных Qdrant у меня есть полезная нагрузка, содержащая список. Как я могу фильтровать результаты поиска, ограничиваясь теми, в которых список содержит определенный элемент? Например, если набор точек: [ { "id": 1, "Fruit": ["apple", "banana"…
15 ноя '23 в 13:51