【深入探索Scikit-learn中的SKLearnVectorStore：持久化向量存储的神奇力量】

用户850429986511
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# 引言

机器学习和数据处理领域中，向量化数据的存储与检索是许多应用的核心组件。在这篇文章中，我们将深入探索如何使用Scikit-learn中的`SKLearnVectorStore`，该工具不仅能实现高效的向量检索，还支持将向量存储持久化为JSON、BSON或Parquet格式。本文旨在帮助你理解和掌握这项技术，从而在实际项目中得心应手地应用。

# 主要内容

## 1. 安装必要的组件

首先，需要安装`scikit-learn`以及`langchain-community`库。如果你计划使用BSON或Parquet格式进行持久化，也需安装相关库。

```bash
%pip install --upgrade --quiet scikit-learn
%pip install -qU langchain-community
%pip install --upgrade --quiet bson  # 如果使用BSON持久化
%pip install --upgrade --quiet pandas pyarrow  # 如果使用Parquet持久化

2. 配置和加载文档

我们将使用OpenAI的嵌入服务来计算文档嵌入。在进行相关操作时，确保拥有有效的OpenAI API密钥。

import os
from getpass import getpass

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass("Enter your OpenAI key:")

接下来，加载示例文档并进行预处理。

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import SKLearnVectorStore
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
embeddings = OpenAIEmbeddings()

3. 创建并查询向量存储

使用SKLearnVectorStore创建向量存储，并进行简单的相似度查询。

import tempfile

persist_path = os.path.join(tempfile.gettempdir(), "union.parquet")

# 使用API代理服务提高访问稳定性
vector_store = SKLearnVectorStore.from_documents(
    documents=docs,
    embedding=embeddings,
    persist_path=persist_path,
    serializer="parquet",
)

query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = vector_store.similarity_search(query)
print(docs[0].page_content)

4. 持久化和重新加载向量存储

持久化存储数据以便后续访问，并展示如何重新加载持久化的存储。

vector_store.persist()
print("Vector store was persisted to", persist_path)

vector_store2 = SKLearnVectorStore(
    embedding=embeddings, persist_path=persist_path, serializer="parquet"
)
print("A new instance of vector store was loaded from", persist_path)

docs = vector_store2.similarity_search(query)
print(docs[0].page_content)

常见问题和解决方案

  1. 访问限制问题:
    • 由于网络限制，尤其在某些地区，API调用可能需要使用代理服务以提高稳定性。
  2. 数据持久化格式选择:
    • BSON适合嵌入式数据库应用，而Parquet更适合大规模数据处理和分析。

总结和进一步学习资源

本文演示了如何使用SKLearnVectorStore进行高效的向量存储和检索。想要深入学习，可以参考以下资源：

参考资料

  • Scikit-learn库文档
  • OpenAI API官方指南
  • LangChain社区支持文档

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