引言
在现代数据管理中，处理多模态数据（如文本、图像、视频以及它们的元数据）日益重要。ApertureDB 是一种专为此目的设计的数据库，它能够存储、索引和管理多模态数据。本篇文章将深入探讨ApertureDB的嵌入功能，并展示如何将其应用于实际项目。
主要内容
安装ApertureDB Python SDK
在开始之前，确保你已经安装好ApertureDB的Python SDK。使用以下命令安装：
%pip install --upgrade --quiet aperturedb
注意：完成后可能需要重启内核以便使用更新的包。
运行ApertureDB实例
确保你的ApertureDB实例正在运行，可以通过Docker轻松启动：
docker run --publish 55555:55555 aperturedata/aperturedb-standalone
adb config create local --active --no-interactive
下载网页文档
我们将从一个网页进行小规模的爬取，这里以ApertureDB的文档页面为例：
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
loader = WebBaseLoader("https://docs.aperturedata.io")
docs = loader.load()
提示：确保设置
USER_AGENT环境变量以标识请求。
选择嵌入模型
我们采用OllamaEmbeddings来处理嵌入。
from langchain_community.embeddings import OllamaEmbeddings
embeddings = OllamaEmbeddings() # 使用API代理服务提高访问稳定性
文档分片
为了便于处理，我们将文档分割成多个片段：
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter()
documents = text_splitter.split_documents(docs)
在ApertureDB中创建向量存储
接下来，我们将使用这些文档和嵌入创建一个向量存储：
from langchain_community.vectorstores import ApertureDB
vector_db = ApertureDB.from_documents(documents, embeddings) # 使用API代理服务提高访问稳定性
代码示例
以下Python代码展示了如何使用ApertureDB进行检索增强生成（RAG）流程。
from langchain_community.llms import Ollama
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain
from langchain.chains import create_retrieval_chain
llm = Ollama(model="llama2") # 使用API代理服务提高访问稳定性
# 创建提示模板
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("""Answer the following question based only on the provided context:
<context>
{context}
</context>
Question: {input}""")
# 创建文件链
document_chain = create_stuff_documents_chain(llm, prompt)
# 将向量存储作为检索器
retriever = vector_db.as_retriever()
# 创建RAG链
retrieval_chain = create_retrieval_chain(retriever, document_chain)
# 运行RAG链
user_query = "How can ApertureDB store images?"
response = retrieval_chain.invoke({"input": user_query})
print(response["answer"])
常见问题和解决方案
- 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务来保证访问稳定性。
- 大文档处理：若文档过大，建议利用文档分割技术，如
RecursiveCharacterTextSplitter，将其拆分为更小的片段进行处理。
总结和进一步学习资源
ApertureDB提供了一种灵活的方式来管理多模态数据，通过其嵌入功能，可以方便地实现高效的检索和生成。为了更深入了解，请参考以下资源：
参考资料
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