BM25SparseEmbedding#

class langchain_milvus.utils.sparse.BM25SparseEmbedding(corpus: List[str], language: str = 'en')[source]#

基于BM25的稀疏嵌入模型。

此类使用Milvus模型中的BM25模型来实现稀疏向量嵌入。 此模型需要安装pymilvus[model]。 pip install pymilvus[model] 更多信息请参考： https://milvus.io/docs/embed-with-bm25.md

方法

__init__(corpus[, language])

embed_documents(texts)

嵌入搜索文档。

embed_query(text)

嵌入查询文本。
Parameters:

  • corpus (List[str])

  • language (str)

__init__(corpus: List[str], language: str = 'en')[源代码]#
Parameters:

  • corpus (List[str])

  • language (str)

embed_documents(texts: List[str]) → List[Dict[int, float]][source]#

嵌入搜索文档。

Parameters:

文本 (列表[字符串])

Return type:

列表[字典[int, float]]

embed_query(text: str) → Dict[int, float][source]#

嵌入查询文本。

Parameters:

文本 (str)

Return type:

字典[int, float]