kNN

In statistics, the k-nearest neighbors algorithm (k-NN)是一种非参数的监督学习方法，最早由Evelyn Fix和Joseph Hodges于1951年开发，后来由Thomas Cover扩展。它用于分类和回归。 本笔记本介绍了如何使用底层使用kNN的检索器。 基本上基于https://github.com/karpathy/randomfun/blob/master/knn_vs_svm.html

from langchain.retrievers import KNNRetriever
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

使用文本创建新的检索器

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

使用检索器

现在我们可以使用检索器了！

result = retriever.get_relevant_documents("foo")

result