# 如何使用Voyage AI构建高效的语义检索系统
## 引言
在当今信息高度集中的时代，快速而准确的信息检索变得至关重要。借助AI技术，我们可以利用Embedding和向量化模型实现语义检索，从而提升搜索的效率和准确性。本文将介绍如何使用Voyage AI Embedding库来构建一个简单的语义检索系统。
## 主要内容
### 安装和设置
首先，确保安装了所需的LangChain配套包：
```bash
pip install langchain-voyageai
然后，导入VoyageAIEmbeddings类：
from langchain_voyageai import VoyageAIEmbeddings
为了使用Voyage AI的服务，您需要注册并获取API密钥。可以在Voyage AI官方网站创建一个账户并获取您的API密钥。
创建Embedding模型
Voyage AI提供多种模型供选择，以下是一个使用特定模型的示例：
embeddings = VoyageAIEmbeddings(
voyage_api_key="[Your Voyage API key]",
model="voyage-law-2"
)
嵌入文档
准备要嵌入的文档，然后使用embed_documents方法：
documents = [
"Caching embeddings enables the storage or temporary caching of embeddings, eliminating the necessity to recompute them each time.",
"An LLMChain is a chain that composes basic LLM functionality...",
"A Runnable represents a generic unit of work that can be invoked, batched, streamed, and/or transformed."
]
documents_embds = embeddings.embed_documents(documents)
嵌入查询
同样地，我们可以嵌入查询：
query = "What's an LLMChain?"
query_embd = embeddings.embed_query(query)
构建检索系统
我们可以使用KNNRetriever类来基于余弦相似度检索最相关的文档：
from langchain_community.retrievers import KNNRetriever
retriever = KNNRetriever.from_texts(documents, embeddings)
# 检索最相关的文档
result = retriever.invoke(query)
top1_retrieved_doc = result[0].page_content
print(top1_retrieved_doc)
常见问题和解决方案
- 网络访问问题：由于不同地区的网络限制，可能需要使用API代理服务以提高访问稳定性。可以考虑在配置API连接时配置代理。
- 模型选择：不同模型适用于不同的领域，请根据具体需求选择合适的模型。
总结和进一步学习资源
Voyage AI Embedding为构建高效的语义检索系统提供了强大的工具。进一步学习可以参考以下资源：
参考资料
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