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SVM

支援向量機 (SVM) 是一組用於分類、迴歸和離群值偵測的監督式學習方法。

本筆記本說明如何使用在底層使用 SVM 的檢索器，使用 scikit-learn 套件。

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

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

我們想要使用 OpenAIEmbeddings，因此我們必須取得 OpenAI API 金鑰。

import getpass
import os

if "OPENAI_API_KEY" not in os.environ:
    os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")
OpenAI API Key: ········
from langchain_community.retrievers import SVMRetriever
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
API 參考文件：SVMRetriever | OpenAIEmbeddings

使用文本建立新的檢索器​

retriever = SVMRetriever.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='world', metadata={})]

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