Create Text Embeddings for a Vector Store using LangChain avaliações

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528 avaliações

Ayushi K. · Revisado há 11 days

Pragathi R. · Revisado há 12 days

Harsh W. · Revisado há 13 days

Pradyut kumar D. · Revisado há 13 days

Vinayak S. · Revisado há 13 days

TWFC O. · Revisado há 14 days

Ishita B. · Revisado há 15 days

Joaquín M. · Revisado há 15 days

Rani C. · Revisado há 15 days

abhinav g. · Revisado há 16 days

Alejandro G. · Revisado há 17 days

Syahrul Bahar H. · Revisado há 18 days

Basavaraju R. · Revisado há 18 days

Komal S. · Revisado há 19 days

Sangram S. · Revisado há 19 days

The execution error outs on multiple steps due to various reasons 11 USER_AGENT environment variable not set, consider setting it to identify your requests. 14. --------------------------------------------------------------------------- NameError Traceback (most recent call last) Cell In[14], line 3 1 # Save to disk 2 vectorstore = Chroma(embedding_function=gemini_embeddings, persist_directory="./vectorstore") ----> 3 chunks = text_splitter.split_documents(docs) 5 for chunk in chunks: 6 vectorstore.add_documents([chunk]) NameError: name 'text_splitter' is not defined

Yoga D. · Revisado há 19 days

Laura H. · Revisado há 19 days

Zachary K. · Revisado há 20 days

good

Suraj Y. · Revisado há 20 days

SUNKARA L. · Revisado há 21 days

Great!!

Ratnesh S. · Revisado há 21 days

Great!!

Ratnesh S. · Revisado há 21 days

Awaludin A. · Revisado há 21 days

Prajjal B. · Revisado há 21 days

Not very interactive. Code was already written all you do is run it.

Bryan B. · Revisado há 21 days

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