Create Text Embeddings for a Vector Store using LangChain avaliações
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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