支持向量机（SVM）

支持向量机（SVM）是一组用于分类、回归和异常值检测的监督学习方法。

本笔记介绍了如何使用一个底层使用 scikit-learn 包的 SVM 的检索器。

主要基于 https://github.com/karpathy/randomfun/blob/master/knn_vs_svm.html

%pip install --upgrade --quiet  scikit-learn

%pip install --upgrade --quiet  lark

我们想要使用 OpenAIEmbeddings，因此我们需要获取 OpenAI API 密钥。

import getpass
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")

OpenAI API Key: ········

from langchain_community.retrievers import SVMRetriever
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

创建新的检索器与文本

retriever = SVMRetriever.from_texts(
    ["foo", "bar", "world", "hello", "foo bar"], OpenAIEmbeddings()
)

使用检索器

现在我们可以使用检索器了！

result = retriever.invoke("foo")

result

[Document(page_content='foo', metadata={}),
 Document(page_content='foo bar', metadata={}),
 Document(page_content='hello', metadata={}),
 Document(page_content='world', metadata={})]