kNN

在統計學中，k-最近鄰演算法 (k-NN) 是一種非參數監督式學習方法，最初由 Evelyn Fix 和 Joseph Hodges 於 1951 年開發，後由 Thomas Cover 擴展。 它用於分類和迴歸。

本筆記本介紹如何使用底層使用 kNN 的檢索器。

主要基於 Andrej Karpathy 的程式碼。

from langchain_community.retrievers import KNNRetriever
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

API 參考：KNNRetriever | OpenAIEmbeddings

使用文本建立新的檢索器

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

使用檢索器

我們現在可以使用檢索器了！

result = retriever.invoke("foo")

result

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

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