文档问题描述
在这里提到的FaissIndex示例在向VectorStoreIndex添加文档时抛出错误。我从文档中复制的代码如下：
n, d = x.shape
assert d == self.d
x = np.ascontiguousarray(x, dtype='float32')
self.add_c(n, swig_ptr(x))错误信息：
dtype`必须是float32。请问我遗漏了什么？请帮忙解决。
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[文档链接]()文档问题描述
在这里提到的FaissIndex示例在向VectorStoreIndex添加文档时抛出错误。我从文档中复制的代码如下：
n, d = x.shape
assert d == self.d
x = np.ascontiguousarray(x, dtype='float32')
self.add_c(n, swig_ptr(x))错误信息：
dtype`必须是float32。请问我遗漏了什么？请帮忙解决。
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2条答案
按热度按时间wfveoks01#
你遇到的错误是由于向Faiss索引(
d)添加的嵌入的维度与Faiss索引本身所期望的维度不匹配。你已经初始化的Faiss索引期望嵌入的维度为1536,如你的代码中指定的：AssertionError的出现是因为你试图添加的向量的维度(d)与Faiss索引初始化的维度(self.d)不匹配。Faiss要求向索引添加的所有向量具有与索引相同的维度。要解决这个问题，请确保添加到索引的嵌入的维度与Faiss索引期望的维度相匹配。如果嵌入是从模型生成的，请验证模型的输出维度是否与Faiss索引所期望的相匹配。你可能需要在将嵌入添加到索引之前实现对嵌入维度的检查，因为LlamaIndex似乎没有为此目的提供内置的功能。
要了解更多详细信息，你可以参考LlamaIndex仓库中
FaissVectorStore类的源代码。详细信息
来源
关于Dosu
此响应旨在帮助你节省时间并提高效率。它不是精确的解决方案，而是你自己研究的一个起点。
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wi3ka0sx2#
谢谢。我复制了代码并在本地尝试了一下。看起来384是文档嵌入的维度。