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Vearch

Vearch is the vector search infrastructure for deeping learning and AI applications.

Setting up

Follow instructions.

You'll need to install langchain-community with pip install -qU langchain-community to use this integration

%pip install --upgrade --quiet  vearch

# OR

%pip install --upgrade --quiet vearch_cluster

Example

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores.vearch import Vearch
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

# repalce to your local model path
model_path = "/data/zhx/zhx/langchain-ChatGLM_new/chatglm2-6b"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True).half().cuda(0)
Loading checkpoint shards: 100%|██████████| 7/7 [00:07<00:00,  1.01s/it]
query = "你好!"
response, history = model.chat(tokenizer, query, history=[])
print(f"Human: {query}\nChatGLM:{response}\n")
query = "你知道凌波微步吗,你知道都有谁学会了吗?"
response, history = model.chat(tokenizer, query, history=history)
print(f"Human: {query}\nChatGLM:{response}\n")
Human: 你好!
ChatGLM:你好👋!我是人工智能助手 ChatGLM2-6B,很高兴见到你,欢迎问我任何问题。

Human: 你知道凌波微步吗,你知道都有谁学会了吗?
ChatGLM:凌波微步是一种步伐,最早出自《倚天屠龙记》。在电视剧《人民的名义》中,侯亮平也学会了凌波微步。
# Add your local knowledge files
file_path = "/data/zhx/zhx/langchain-ChatGLM_new/knowledge_base/天龙八部/lingboweibu.txt" # Your local file path"
loader = TextLoader(file_path, encoding="utf-8")
documents = loader.load()

# split text into sentences and embedding the sentences
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=100)
texts = text_splitter.split_documents(documents)

# replace to your model path
embedding_path = "/data/zhx/zhx/langchain-ChatGLM_new/text2vec/text2vec-large-chinese"
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name=embedding_path)
No sentence-transformers model found with name /data/zhx/zhx/langchain-ChatGLM_new/text2vec/text2vec-large-chinese. Creating a new one with MEAN pooling.
# first add your document into vearch vectorstore
vearch_standalone = Vearch.from_documents(
texts,
embeddings,
path_or_url="/data/zhx/zhx/langchain-ChatGLM_new/knowledge_base/localdb_new_test",
table_name="localdb_new_test",
flag=0,
)

print("***************after is cluster res*****************")

vearch_cluster = Vearch.from_documents(
texts,
embeddings,
path_or_url="http://test-vearch-langchain-router.vectorbase.svc.ht1.n.jd.local",
db_name="vearch_cluster_langchian",
table_name="tobenumone",
flag=1,
)
docids ['18ce6747dca04a2c833e60e8dfd83c04', 'aafacb0e46574b378a9f433877ab06a8', '9776bccfdd8643a8b219ccee0596f370']
***************after is cluster res*****************
docids ['1841638988191686991', '-4519586577642625749', '5028230008472292907']
query = "你知道凌波微步吗,你知道都有谁会凌波微步?"
vearch_standalone_res = vearch_standalone.similarity_search(query, 3)
for idx, tmp in enumerate(vearch_standalone_res):
print(f"{'#'*20}{idx+1}段相关文档{'#'*20}\n\n{tmp.page_content}\n")

# combine your local knowleadge and query
context = "".join([tmp.page_content for tmp in vearch_standalone_res])
new_query = f"基于以下信息,尽可能准确的来回答用户的问题。背景信息:\n {context} \n 回答用户这个问题:{query}\n\n"
response, history = model.chat(tokenizer, new_query, history=[])
print(f"********ChatGLM:{response}\n")

print("***************************after is cluster res******************************")

query_c = "你知道凌波微步吗,你知道都有谁会凌波微步?"
cluster_res = vearch_cluster.similarity_search(query_c, 3)
for idx, tmp in enumerate(cluster_res):
print(f"{'#'*20}{idx+1}段相关文档{'#'*20}\n\n{tmp.page_content}\n")

# combine your local knowleadge and query
context_c = "".join([tmp.page_content for tmp in cluster_res])
new_query_c = f"基于以下信息,尽可能准确的来回答用户的问题。背景信息:\n {context_c} \n 回答用户这个问题:{query_c}\n\n"
response_c, history_c = model.chat(tokenizer, new_query_c, history=[])
print(f"********ChatGLM:{response_c}\n")
####################第1段相关文档####################

午饭过后,段誉又练“凌波微步”,走一步,吸一口气,走第二步时将气呼出,六十四卦走完,四肢全无麻痹之感,料想呼吸顺畅,便无害处。第二次再走时连走两步吸一口气,再走两步始行呼出。这“凌波微步”是以动功修习内功,脚步踏遍六十四卦一个周天,内息自然而然地也转了一个周天。因此他每走一遍,内力便有一分进益。

这般练了几天,“凌波微步”已走得颇为纯熟,不须再数呼吸,纵然疾行,气息也已无所窒滞。心意既畅,跨步时渐渐想到《洛神赋》中那些与“凌波微步”有关的句子:“仿佛兮若轻云之蔽月,飘飘兮若流风之回雪”,“竦轻躯以鹤立,若将飞而未翔”,“体迅飞凫,飘忽若神”,“动无常则,若危若安。进止难期,若往若还”。



百度简介

凌波微步是「逍遥派」独门轻功身法,精妙异常。

凌波微步乃是一门极上乘的轻功,所以列于卷轴之末,以易经八八六十四卦为基础,使用者按特定顺序踏着卦象方位行进,从第一步到最后一步正好行走一个大圈。此步法精妙异常,原是要待人练成「北冥神功」,吸人内力,自身内力已【颇为深厚】之后再练。

####################第2段相关文档####################

《天龙八部》第五回 微步縠纹生

卷轴中此外诸种经脉修习之法甚多,皆是取人内力的法门,段誉虽自语宽解,总觉习之有违本性,单是贪多务得,便非好事,当下暂不理会。

卷到卷轴末端,又见到了“凌波微步”那四字,登时便想起《洛神赋》中那些句子来:“凌波微步,罗袜生尘……转眄流精,光润玉颜。含辞未吐,气若幽兰。华容婀娜,令我忘餐。”曹子建那些千古名句,在脑海中缓缓流过:“秾纤得衷,修短合度,肩若削成,腰如约素。延颈秀项,皓质呈露。芳泽无加,铅华弗御。云髻峨峨,修眉连娟。丹唇外朗,皓齿内鲜。明眸善睐,靥辅承权。瑰姿艳逸,仪静体闲。柔情绰态,媚于语言……”这些句子用在木婉清身上,“这话倒也有理”;但如用之于神仙姊姊,只怕更为适合。想到神仙姊姊的姿容体态,“皎若太阳升朝霞,灼若芙蓉出绿波”,但觉依她吩咐行事,实为人生至乐,心想:“我先来练这‘凌波微步’,此乃逃命之妙法,非害人之手段也,练之有百利而无一害。”

####################第3段相关文档####################

《天龙八部》第二回 玉壁月华明

再展帛卷,长卷上源源皆是裸女画像,或立或卧,或现前胸,或见后背。人像的面容都是一般,但或喜或愁,或含情凝眸,或轻嗔薄怒,神情各异。一共有三十六幅图像,每幅像上均有颜色细线,注明穴道部位及练功法诀。

帛卷尽处题着“凌波微步”四字,其后绘的是无数足印,注明“妇妹”、“无妄”等等字样,尽是《易经》中的方位。段誉前几日还正全心全意地钻研《易经》,一见到这些名称,登时精神大振,便似遇到故交良友一般。只见足印密密麻麻,不知有几千百个,自一个足印至另一个足印均有绿线贯串,线上绘有箭头,最后写着一行字道:“步法神妙,保身避敌,待积内力,再取敌命。”

段誉心道:“神仙姊姊所遗的步法,必定精妙之极,遇到强敌时脱身逃走,那就很好,‘再取敌命’也就不必了。”
卷好帛卷,对之作了两个揖,珍而重之地揣入怀中,转身对那玉像道:“神仙姊姊,你吩咐我朝午晚三次练功,段誉不敢有违。今后我对人加倍客气,别人不会来打我,我自然也不会去吸他内力。你这套‘凌波微步’我更要用心练熟,眼见不对,立刻溜之大吉,就吸不到他内力了。”至于“杀尽我逍遥派弟子”一节,却想也不敢去想。

********ChatGLM:凌波微步是一门极上乘的轻功,源于《易经》八八六十四卦。使用者按照特定顺序踏着卦象方位行进,从第一步到最后一步正好行走一个大圈。这门轻功精妙异常,可以使人内力大为提升,但需在练成“北冥神功”后才能真正掌握。凌波微步在金庸先生的《天龙八部》中得到了充分的描写。

***************************after is cluster res******************************
####################第1段相关文档####################

午饭过后,段誉又练“凌波微步”,走一步,吸一口气,走第二步时将气呼出,六十四卦走完,四肢全无麻痹之感,料想呼吸顺畅,便无害处。第二次再走时连走两步吸一口气,再走两步始行呼出。这“凌波微步”是以动功修习内功,脚步踏遍六十四卦一个周天,内息自然而然地也转了一个周天。因此他每走一遍,内力便有一分进益。

这般练了几天,“凌波微步”已走得颇为纯熟,不须再数呼吸,纵然疾行,气息也已无所窒滞。心意既畅,跨步时渐渐想到《洛神赋》中那些与“凌波微步”有关的句子:“仿佛兮若轻云之蔽月,飘飘兮若流风之回雪”,“竦轻躯以鹤立,若将飞而未翔”,“体迅飞凫,飘忽若神”,“动无常则,若危若安。进止难期,若往若还”。



百度简介

凌波微步是「逍遥派」独门轻功身法,精妙异常。

凌波微步乃是一门极上乘的轻功,所以列于卷轴之末,以易经八八六十四卦为基础,使用者按特定顺序踏着卦象方位行进,从第一步到最后一步正好行走一个大圈。此步法精妙异常,原是要待人练成「北冥神功」,吸人内力,自身内力已【颇为深厚】之后再练。

####################第2段相关文档####################

《天龙八部》第五回 微步縠纹生

卷轴中此外诸种经脉修习之法甚多,皆是取人内力的法门,段誉虽自语宽解,总觉习之有违本性,单是贪多务得,便非好事,当下暂不理会。

卷到卷轴末端,又见到了“凌波微步”那四字,登时便想起《洛神赋》中那些句子来:“凌波微步,罗袜生尘……转眄流精,光润玉颜。含辞未吐,气若幽兰。华容婀娜,令我忘餐。”曹子建那些千古名句,在脑海中缓缓流过:“秾纤得衷,修短合度,肩若削成,腰如约素。延颈秀项,皓质呈露。芳泽无加,铅华弗御。云髻峨峨,修眉连娟。丹唇外朗,皓齿内鲜。明眸善睐,靥辅承权。瑰姿艳逸,仪静体闲。柔情绰态,媚于语言……”这些句子用在木婉清身上,“这话倒也有理”;但如用之于神仙姊姊,只怕更为适合。想到神仙姊姊的姿容体态,“皎若太阳升朝霞,灼若芙蓉出绿波”,但觉依她吩咐行事,实为人生至乐,心想:“我先来练这‘凌波微步’,此乃逃命之妙法,非害人之手段也,练之有百利而无一害。”

####################第3段相关文档####################

《天龙八部》第二回 玉壁月华明

再展帛卷,长卷上源源皆是裸女画像,或立或卧,或现前胸,或见后背。人像的面容都是一般,但或喜或愁,或含情凝眸,或轻嗔薄怒,神情各异。一共有三十六幅图像,每幅像上均有颜色细线,注明穴道部位及练功法诀。

帛卷尽处题着“凌波微步”四字,其后绘的是无数足印,注明“妇妹”、“无妄”等等字样,尽是《易经》中的方位。段誉前几日还正全心全意地钻研《易经》,一见到这些名称,登时精神大振,便似遇到故交良友一般。只见足印密密麻麻,不知有几千百个,自一个足印至另一个足印均有绿线贯串,线上绘有箭头,最后写着一行字道:“步法神妙,保身避敌,待积内力,再取敌命。”

段誉心道:“神仙姊姊所遗的步法,必定精妙之极,遇到强敌时脱身逃走,那就很好,‘再取敌命’也就不必了。”
卷好帛卷,对之作了两个揖,珍而重之地揣入怀中,转身对那玉像道:“神仙姊姊,你吩咐我朝午晚三次练功,段誉不敢有违。今后我对人加倍客气,别人不会来打我,我自然也不会去吸他内力。你这套‘凌波微步’我更要用心练熟,眼见不对,立刻溜之大吉,就吸不到他内力了。”至于“杀尽我逍遥派弟子”一节,却想也不敢去想。

********ChatGLM:凌波微步是一门极上乘的轻功,源于《易经》中的六十四卦。使用者按照特定顺序踏着卦象方位行进,从第一步到最后一步正好行走一个大圈。这门轻功精妙异常,可以使人内力增进,但需要谨慎练习,避免伤害他人。凌波微步在逍遥派中尤为流行,但并非所有逍遥派弟子都会凌波微步。
query = "你知道vearch是什么吗?"
response, history = model.chat(tokenizer, query, history=history)
print(f"Human: {query}\nChatGLM:{response}\n")

vearch_info = [
"Vearch 是一款存储大语言模型数据的向量数据库,用于存储和快速搜索模型embedding后的向量,可用于基于个人知识库的大模型应用",
"Vearch 支持OpenAI, Llama, ChatGLM等模型,以及LangChain库",
"vearch 是基于C语言,go语言开发的,并提供python接口,可以直接通过pip安装",
]
vearch_source = [
{
"source": "/data/zhx/zhx/langchain-ChatGLM_new/knowledge_base/tlbb/three_body.txt"
},
{
"source": "/data/zhx/zhx/langchain-ChatGLM_new/knowledge_base/tlbb/three_body.txt"
},
{
"source": "/data/zhx/zhx/langchain-ChatGLM_new/knowledge_base/tlbb/three_body.txt"
},
]
vearch_standalone.add_texts(vearch_info, vearch_source)

print("*****************after is cluster res********************")

vearch_cluster.add_texts(vearch_info, vearch_source)
Human: 你知道vearch是什么吗?
ChatGLM:是的,我知道 Vearch。Vearch 是一种用于计算机械系统极化子的工具,它可以用于模拟和优化电路的性能。它是一个基于Matlab的电路仿真软件,可以用于设计和分析各种类型的电路,包括交流电路和直流电路。

docids ['eee5e7468434427eb49829374c1e8220', '2776754da8fc4bb58d3e482006010716', '9223acd6d89d4c2c84ff42677ac0d47c']
*****************after is cluster res********************
docids ['-4311783201092343475', '-2899734009733762895', '1342026762029067927']
['-4311783201092343475', '-2899734009733762895', '1342026762029067927']
query3 = "你知道vearch是什么吗?"
res1 = vearch_standalone.similarity_search(query3, 3)
for idx, tmp in enumerate(res1):
print(f"{'#'*20}{idx+1}段相关文档{'#'*20}\n\n{tmp.page_content}\n")

context1 = "".join([tmp.page_content for tmp in res1])
new_query1 = f"基于以下信息,尽可能准确的来回答用户的问题。背景信息:\n {context1} \n 回答用户这个问题:{query3}\n\n"
response, history = model.chat(tokenizer, new_query1, history=[])
print(f"***************ChatGLM:{response}\n")

print("***************after is cluster res******************")

query3_c = "你知道vearch是什么吗?"
res1_c = vearch_standalone.similarity_search(query3_c, 3)
for idx, tmp in enumerate(res1_c):
print(f"{'#'*20}{idx+1}段相关文档{'#'*20}\n\n{tmp.page_content}\n")

context1_C = "".join([tmp.page_content for tmp in res1_c])
new_query1_c = f"基于以下信息,尽可能准确的来回答用户的问题。背景信息:\n {context1_C} \n 回答用户这个问题:{query3_c}\n\n"
response_c, history_c = model.chat(tokenizer, new_query1_c, history=[])

print(f"***************ChatGLM:{response_c}\n")
####################第1段相关文档####################

Vearch 是一款存储大语言模型数据的向量数据库,用于存储和快速搜索模型embedding后的向量,可用于基于个人知识库的大模型应用

####################第2段相关文档####################

Vearch 支持OpenAI, Llama, ChatGLM等模型,以及LangChain库

####################第3段相关文档####################

vearch 是基于C语言,go语言开发的,并提供python接口,可以直接通过pip安装

***************ChatGLM:是的,Varch是一个向量数据库,旨在存储和快速搜索模型embedding后的向量。它支持OpenAI、ChatGLM等模型,并可直接通过pip安装。

***************after is cluster res******************
####################第1段相关文档####################

Vearch 是一款存储大语言模型数据的向量数据库,用于存储和快速搜索模型embedding后的向量,可用于基于个人知识库的大模型应用

####################第2段相关文档####################

Vearch 支持OpenAI, Llama, ChatGLM等模型,以及LangChain库

####################第3段相关文档####################

vearch 是基于C语言,go语言开发的,并提供python接口,可以直接通过pip安装

***************ChatGLM:是的,Varch是一个向量数据库,旨在存储和快速搜索模型embedding后的向量。它支持OpenAI,ChatGLM等模型,并可用于基于个人知识库的大模型应用。Varch基于C语言和Go语言开发,并提供Python接口,可以通过pip安装。
##delete and get function need to maintian  docids
##your docid

res_d = vearch_standalone.delete(
[
"eee5e7468434427eb49829374c1e8220",
"2776754da8fc4bb58d3e482006010716",
"9223acd6d89d4c2c84ff42677ac0d47c",
]
)
print("delete vearch standalone docid", res_d)
query = "你知道vearch是什么吗?"
response, history = model.chat(tokenizer, query, history=[])
print(f"Human: {query}\nChatGLM:{response}\n")

res_cluster = vearch_cluster.delete(
["-4311783201092343475", "-2899734009733762895", "1342026762029067927"]
)
print("delete vearch cluster docid", res_cluster)
query_c = "你知道vearch是什么吗?"
response_c, history = model.chat(tokenizer, query_c, history=[])
print(f"Human: {query}\nChatGLM:{response_c}\n")


get_delet_doc = vearch_standalone.get(
[
"eee5e7468434427eb49829374c1e8220",
"2776754da8fc4bb58d3e482006010716",
"9223acd6d89d4c2c84ff42677ac0d47c",
]
)
print("after delete docid to query again:", get_delet_doc)
get_id_doc = vearch_standalone.get(
[
"18ce6747dca04a2c833e60e8dfd83c04",
"aafacb0e46574b378a9f433877ab06a8",
"9776bccfdd8643a8b219ccee0596f370",
"9223acd6d89d4c2c84ff42677ac0d47c",
]
)
print("get existed docid", get_id_doc)

get_delet_doc = vearch_cluster.get(
["-4311783201092343475", "-2899734009733762895", "1342026762029067927"]
)
print("after delete docid to query again:", get_delet_doc)
get_id_doc = vearch_cluster.get(
[
"1841638988191686991",
"-4519586577642625749",
"5028230008472292907",
"1342026762029067927",
]
)
print("get existed docid", get_id_doc)
delete vearch standalone docid True
Human: 你知道vearch是什么吗?
ChatGLM:Vearch是一种用于处理向量的库,可以轻松地将向量转换为矩阵,并提供许多有用的函数和算法,以操作向量。 Vearch支持许多常见的向量操作,例如加法、减法、乘法、除法、矩阵乘法、求和、统计和归一化等。 Vearch还提供了一些高级功能,例如L2正则化、协方差矩阵、稀疏矩阵和奇异值分解等。

delete vearch cluster docid True
Human: 你知道vearch是什么吗?
ChatGLM:Vearch是一种用于处理向量数据的函数,可以应用于多种不同的编程语言和数据结构中。

Vearch最初是作为Java中一个名为“vearch”的包而出现的,它的目的是提供一种高效的向量数据结构。它支持向量的多态性,可以轻松地实现不同类型的向量之间的转换,同时还支持向量的压缩和反向操作等操作。

后来,Vearch被广泛应用于其他编程语言中,如Python、Ruby、JavaScript等。在Python中,它被称为“vectorize”,在Ruby中,它被称为“Vector”。

Vearch的主要优点是它的向量操作具有多态性,可以应用于不同类型的向量数据,同时还支持高效的向量操作和反向操作,因此可以提高程序的性能。

after delete docid to query again: {}
get existed docid {'18ce6747dca04a2c833e60e8dfd83c04': Document(page_content='《天龙八部》第二回 玉壁月华明\n\n再展帛卷,长卷上源源皆是裸女画像,或立或卧,或现前胸,或见后背。人像的面容都是一般,但或喜或愁,或含情凝眸,或轻嗔薄怒,神情各异。一共有三十六幅图像,每幅像上均有颜色细线,注明穴道部位及练功法诀。\n\n帛卷尽处题着“凌波微步”四字,其后绘的是无数足印,注明“妇妹”、“无妄”等等字样,尽是《易经》中的方位。段誉前几日还正全心全意地钻研《易经》,一见到这些名称,登时精神大振,便似遇到故交良友一般。只见足印密密麻麻,不知有几千百个,自一个足印至另一个足印均有绿线贯串,线上绘有箭头,最后写着一行字道:“步法神妙,保身避敌,待积内力,再取敌命。”\n\n段誉心道:“神仙姊姊所遗的步法,必定精妙之极,遇到强敌时脱身逃走,那就很好,‘再取敌命’也就不必了。”\n卷好帛卷,对之作了两个揖,珍而重之地揣入怀中,转身对那玉像道:“神仙姊姊,你吩咐我朝午晚三次练功,段誉不敢有违。今后我对人加倍客气,别人不会来打我,我自然也不会去吸他内力。你这套‘凌波微步’我更要用心练熟,眼见不对,立刻溜之大吉,就吸不到他内力了。”至于“杀尽我逍遥派弟子”一节,却想也不敢去想。', metadata={'source': '/data/zhx/zhx/langchain-ChatGLM_new/knowledge_base/天龙八部/lingboweibu.txt'}), 'aafacb0e46574b378a9f433877ab06a8': Document(page_content='《天龙八部》第五回 微步縠纹生\n\n卷轴中此外诸种经脉修习之法甚多,皆是取人内力的法门,段誉虽自语宽解,总觉习之有违本性,单是贪多务得,便非好事,当下暂不理会。\n\n卷到卷轴末端,又见到了“凌波微步”那四字,登时便想起《洛神赋》中那些句子来:“凌波微步,罗袜生尘……转眄流精,光润玉颜。含辞未吐,气若幽兰。华容婀娜,令我忘餐。”曹子建那些千古名句,在脑海中缓缓流过:“秾纤得衷,修短合度,肩若削成,腰如约素。延颈秀项,皓质呈露。芳泽无加,铅华弗御。云髻峨峨,修眉连娟。丹唇外朗,皓齿内鲜。明眸善睐,靥辅承权。瑰姿艳逸,仪静体闲。柔情绰态,媚于语言……”这些句子用在木婉清身上,“这话倒也有理”;但如用之于神仙姊姊,只怕更为适合。想到神仙姊姊的姿容体态,“皎若太阳升朝霞,灼若芙蓉出绿波”,但觉依她吩咐行事,实为人生至乐,心想:“我先来练这‘凌波微步’,此乃逃命之妙法,非害人之手段也,练之有百利而无一害。”', metadata={'source': '/data/zhx/zhx/langchain-ChatGLM_new/knowledge_base/天龙八部/lingboweibu.txt'}), '9776bccfdd8643a8b219ccee0596f370': Document(page_content='午饭过后,段誉又练“凌波微步”,走一步,吸一口气,走第二步时将气呼出,六十四卦走完,四肢全无麻痹之感,料想呼吸顺畅,便无害处。第二次再走时连走两步吸一口气,再走两步始行呼出。这“凌波微步”是以动功修习内功,脚步踏遍六十四卦一个周天,内息自然而然地也转了一个周天。因此他每走一遍,内力便有一分进益。\n\n这般练了几天,“凌波微步”已走得颇为纯熟,不须再数呼吸,纵然疾行,气息也已无所窒滞。心意既畅,跨步时渐渐想到《洛神赋》中那些与“凌波微步”有关的句子:“仿佛兮若轻云之蔽月,飘飘兮若流风之回雪”,“竦轻躯以鹤立,若将飞而未翔”,“体迅飞凫,飘忽若神”,“动无常则,若危若安。进止难期,若往若还”。\n\n\n\n百度简介\n\n凌波微步是「逍遥派」独门轻功身法,精妙异常。\n\n凌波微步乃是一门极上乘的轻功,所以列于卷轴之末,以易经八八六十四卦为基础,使用者按特定顺序踏着卦象方位行进,从第一步到最后一步正好行走一个大圈。此步法精妙异常,原是要待人练成「北冥神功」,吸人内力,自身内力已【颇为深厚】之后再练。', metadata={'source': '/data/zhx/zhx/langchain-ChatGLM_new/knowledge_base/天龙八部/lingboweibu.txt'})}
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