) # Set the size of the text chunk for retrieval Settings.transformations = [SentenceSplitter(chunk_size=1024)] 1.15.3 现在，我们可以设置语言模型和向量模型。Qwen1.5-Chat 支持包括英语和中文 在内的多种语言对话。您可以使用 “bge-base-en-v1.5“模型来检索英文文档，下 else: lists.append(ls1) ls1 = [ls[i]] lists.append(ls1) return lists class FAISSWrapper(FAISS): chunk_size = 250 chunk_conent = True score_threshold = 0 def similarity_search_with_score_by_vector( self

chunk_duration integer (output) 设置块时间，单位microseconds 20 格式选项 - 151 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 chunk_size integer (output) 设置块尺寸，单位bytes err_detect, f_err_detect flags (input) 设置错误描述标志，f_err_detect已过时，仅用于ffmpeg工具

_to/state_of_the_union.txt") documents = loader.load() text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0) docs = text_splitter.split_documents(documents) 第 5 步：生成并存储文档向量 TiDB

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