langchain.indexes.vectorstore.VectorStoreIndexWrapper

class langchain.indexes.vectorstore.VectorStoreIndexWrapper

Bases: BaseModel

封装向量存储以方便访问。

通过解析和验证关键字参数中的输入数据来创建新模型。

如果输入数据无法解析为有效的模型将引发 ValidationError。

参数 vectorstore: VectorStore [必需]

async aquery(question:str, llm:Optional[BaseLanguageModel] = None, retriever_kwargs:Optional[Dict[str, Any]] = None, **kwargs) → str

查询 vectorstore。

参数

• question (str) –

• llm (可选 [ BaseLanguageModel ]) –

• retriever_kwargs (可选 [ Dict[str, Any]]) –

• kwargs (任何类型) –

返回类型

字符串

async aquery_with_sources(question: str, llm: Optional[BaseLanguageModel] = None, retriever_kwargs: Optional[Dict[str, Any]] = None, **kwargs: Any) → dict

查询向量存储并返回来源。

参数

• question (str) –

• llm (可选 [ BaseLanguageModel ]) –

• retriever_kwargs (可选 [ Dict[str, Any]]) –

• kwargs (任何类型) –

返回类型

dict

query(question: str, llm: Optional[BaseLanguageModel] = None, retriever_kwargs: Optional[Dict[str, Any]] = None, **kwargs: Any) → str

查询 vectorstore。

参数

• question (str) –

• llm (可选 [ BaseLanguageModel ]) –

• retriever_kwargs (可选 [ Dict[str, Any]]) –

• kwargs (任何类型) –

返回类型

字符串

query_with_sources(question: str, llm: Optional[BaseLanguageModel] = None, retriever_kwargs: Optional[Dict[str, Any]] = None, **kwargs: Any) → dict

查询向量存储并返回来源。

参数

• question (str) –

• llm (可选 [ BaseLanguageModel ]) –

• retriever_kwargs (可选 [ Dict[str, Any]]) –

• kwargs (任何类型) –

返回类型

dict