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Epsilla

Epsilla 是一个开源的向量数据库,它利用先进的并行图遍历技术进行向量索引。Epsilla 遵循 GPL-3.0 许可证。

你需要安装 langchain-community 使用 pip install -qU langchain-community 来使用这个集成

本笔记本展示了如何使用与Epsilla向量数据库相关的功能。

作为先决条件,您需要有一个正在运行的Epsilla向量数据库(例如,通过我们的docker镜像),并安装pyepsilla包。查看完整文档请访问docs

!pip/pip3 install pyepsilla

我们想要使用OpenAIEmbeddings,所以我们必须获取OpenAI API密钥。

import getpass
import os

if "OPENAI_API_KEY" not in os.environ:
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")

OpenAI API 密钥: ········

from langchain_community.vectorstores import Epsilla
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
API Reference:Epsilla | OpenAIEmbeddings
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()

documents = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0).split_documents(
documents
)

embeddings = OpenAIEmbeddings()

Epsilla vectordb 正在使用默认主机 "localhost" 和端口 "8888" 运行。我们有一个自定义的数据库路径、数据库名称和集合名称,而不是默认的。

from pyepsilla import vectordb

client = vectordb.Client()
vector_store = Epsilla.from_documents(
documents,
embeddings,
client,
db_path="/tmp/mypath",
db_name="MyDB",
collection_name="MyCollection",
)
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = vector_store.similarity_search(query)
print(docs[0].page_content)

在各个州,新法律已经通过,不仅是为了压制投票,而且是为了颠覆整个选举。

我们不能让这种情况发生。

今晚。我呼吁参议院:通过《自由投票法案》。通过《约翰·刘易斯投票权法案》。与此同时,通过《披露法案》,以便美国人能够知道谁在资助我们的选举。

今晚,我想向一位毕生致力于为这个国家服务的人致敬:斯蒂芬·布雷耶大法官——一位陆军退伍军人、宪法学者,以及即将退休的美国最高法院大法官。布雷耶大法官,感谢您的服务。

总统最严肃的宪法职责之一是提名某人担任美国最高法院大法官。

我在四天前完成了这一提名,当时我提名了巡回上诉法院法官凯坦吉·布朗·杰克逊。她是我们国家顶尖的法律人才之一,将继续传承布雷耶法官的卓越传统。


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