[利用Deep Lake构建AI应用：多模态数据存储与查询]

tangtang123
57 阅读2分钟

引言

在大数据和人工智能的时代，多模态数据的高效存储和查询变得尤为重要。Deep Lake是一个致力于为AI应用提供强大支持的数据库。本文将介绍如何使用Deep Lake来存储和查询多模态数据，并示范如何基于这些数据构建自查询检索器（Self-Query Retriever）。

主要内容

Deep Lake简介

Deep Lake不仅仅是一个简单的数据库，它支持多种数据类型，包括向量、图像、文本和视频等。这使得它非常适合与大型语言模型（LLM）和LangChain一起使用，能够存储、查询、版本化以及可视化任何AI数据。此外，Deep Lake还支持将数据流式传输到PyTorch和TensorFlow等框架。

环境准备

要开始使用Deep Lake，你需要安装lark和deeplake包。注意，由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务。

%pip install --upgrade --quiet lark
%pip install --upgrade --quiet libdeeplake

创建Deep Lake向量存储

首先，我们需要创建一个Deep Lake向量存储，并用一些数据进行初始化。在这个例子中，我们使用了一组电影摘要文档。

import getpass
import os
from langchain_community.vectorstores import DeepLake
from langchain_core.documents import Document
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

# 设置API密钥，使用API代理服务提高访问稳定性
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")
os.environ["ACTIVELOOP_TOKEN"] = getpass.getpass("Activeloop token:")

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"},
    ),
    # 其他文档省略...
]
username_or_org = "<USERNAME_OR_ORG>"
vectorstore = DeepLake.from_documents(
    docs,
    embeddings,
    dataset_path=f"hub://{username_or_org}/self_queery",
    overwrite=True,
)

创建自查询检索器

通过了解文档支持的元数据字段和文档内容的简短描述，我们可以创建自查询检索器。

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

metadata_field_info = [
    AttributeInfo(
        name="genre",
        description="The genre of the movie",
        type="string or list[string]",
    ),
    # 其他属性省略...
]
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

下面是如何使用自查询检索器的代码示例：

# 查询关于恐龙的电影
retriever.invoke("What are some movies about dinosaurs")

常见问题和解决方案

  1. 网络问题：使用API代理服务可以提高访问稳定性。
  2. 依赖问题：如果某些查询失败，考虑手动安装libdeeplake并重启环境。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何使用Deep Lake存储和查询多模态数据，并示范了自查询检索器的使用。Deep Lake提供了一个灵活和高效的平台，非常适合AI应用开发。

进一步学习资源

参考资料

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