探索LangChain的Vector Stores和Retrievers：实现高效的数据检索
在现代AI应用中，数据检索与推理是不可或缺的组成部分。这篇文章将带您了解LangChain中的vector store和retriever抽象，如何支持从数据库和其他数据源中高效检索数据，并与大语言模型（LLM）的工作流进行集成。这些功能对于需要数据检索作为模型推理一部分的应用非常重要，例如RAG（检索增强生成）。
主要内容
文档（Documents）
LangChain通过Document抽象表示文本单元及其元数据。每个Document对象包含：
page_content: 文本内容metadata: 元数据字典
这些元数据可以包括文档来源等信息。下面是一些示例文档：
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"},
),
# 其他文档...
]
向量存储（Vector Stores）
向量搜索是存储和查询非结构化数据的一种常见方式。LangChain的VectorStore对象提供了添加和查询文本和Document对象的方法。
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
vectorstore = Chroma.from_documents(
documents,
embedding=OpenAIEmbeddings(),
)
检索器（Retrievers）
LangChain中的Retriever是可运行的组件，能与LLM在同一个链中使用。例如，我们可以使用如下代码实现简单的检索器：
from langchain_core.runnables import RunnableLambda
retriever = RunnableLambda(vectorstore.similarity_search).bind(k=1)
retriever.batch(["cat", "shark"])
代码示例
以下是一个检索和生成应用的简化实现示例：
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
message = """
Answer this question using the provided context only.
{question}
Context:
{context}
"""
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("human", message)])
rag_chain = {"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()} | prompt | llm
response = rag_chain.invoke("tell me about cats")
print(response.content) # 输出关于猫的信息
常见问题和解决方案
网络限制问题
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。建议在使用API时，通过指定代理来确保服务的可用性。
检索结果的准确性
检索结果可能会因为向量的嵌入质量而影响。选择合适的嵌入模型和向量存储技术可以提高准确率。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用LangChain的vector store和retriever来实现高效的数据检索和生成应用。这些工具为构建复杂的LLM应用提供了强大的支持。
参考资料
- LangChain 文档与API参考
- 向量存储的应用实例与最佳实践
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