pyvespa，并启动 Docker 实例。以下是一个简单的配置示例：from vespa.package import ApplicationPackage, Field, RankProfile
app_package = ApplicationPackage(name="testapp")
app_package.schema.add_fields(
Field(name="text", type="string", indexing=("index", "summary"), index="enable-bm25"),
Field(name="embedding", type="tensor(x(384))" , ann=HNSW(distance_metric="angular"))
)
app_package.rank_profiles.add(
RankProfile(name="fusion", inherits="bm25",
global_phase=GlobalPhaseRanking(
expression="reciprocal_rank_fusion(bm25_sum, closeness(field, embedding))"
))
)
langchain库中的VespaRetriever模块进行数据处理和嵌入生成：from langchain.embeddings import SentenceTransformerEmbeddings
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=, chunk_overlap=)
embedding_function = SentenceTransformerEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")
documents = [...] # 加载文档
chunks = text_splitter.split_documents(documents)
embeddings = embedding_function.embed_documents([chunk.page_content for chunk in chunks])
from pyvespa.query import Query
query = Query("query text")
query.add_knn("embedding", query_vector, k=, boost=0.5)
query.add_match("text", "query text", boost=0.5)
results = vespa_client.query(query)
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