Langchain Faiss searnity_search возвращает пустой список, несмотря на населенный индекс ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь использовать Langchain с Faiss, чтобы построить простой ретривер документа. Я проиндексировал несколько документов, но когда я называю searnity_search , я всегда получаю пустой список.from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.schema import Document

docs = [
Document(page_content="Paris is the capital of France."),
Document(page_content="Berlin is the capital of Germany."),
Document(page_content="Tokyo is the capital of Japan.")
]

embeddings = OpenAIEmbeddings(openai_api_key="")
vectorstore = FAISS.from_documents(docs, embeddings)

query = "What is the capital of Germany?"
results = vectorstore.similarity_search(query, k=2)

print(results) # Expected: at least one Document about Berlin, but this prints []
< /code>
среда: < /p>

• langchain===0.0.297
  3.9.16 < /li>
  < /ul>
  Ожидаемое поведение: searnity_search < /code> должен вернуть документ о Берлине или, по крайней мере, непустые списка. векторы (без ошибок при строительстве).

Фактическое поведение: пустой список возвращается каждый раз, даже для очень простых запросов.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/797 ... ated-index