向量数据库，也称为矢量数据库或者向量搜索引擎，是一种专门用于存储和搜索向量形式的数据的数据库。在众多的机器学习和人工智能应用中，尤其是自然语言处理和图像识别这类涉及大量非结构化数据的领域，将数据转化为高维度的向量是常见的处理方式。这些向量可能拥有数百甚至数千个维度，是对复杂的非结构化数据如文本、图像的一种数学表述，从而使这些数据能被机器理解和处理。然而，传统的关系型数据库在存储和查询如此高维度和复杂性的向量数据时，往往面临着效率和性能的问题。因此，向量数据库被设计出来以解决这一问题，它具备高效存储和处理高维向量数据的能力，从而更好地支持涉及非结构化数据处理的人工智能应用。
3.Store 将分割嵌入并存储在矢量数据库Qdrant中
from langchain.vectorstores import Qdrant
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
vectorstore = Qdrant.from_documents(
documents=chunked_documents, # 以分块的文档
embedding=OpenAIEmbeddings(), # 用OpenAI的Embedding Model做嵌入
location=":memory:", # in-memory 存储
collection_name="my_documents",) # 指定collection_name
一，相关信息获取
此时，已将问题转换为向量，然后去后向量数据库中的各个向量进行比较。向量相似度计算，欧氏距离和余弦相似度。
· 欧氏距离：这是最直接的距离度量方式，就像在二维平面上测量两点之间的直线距离那样。在高维空间中，两个向量的欧氏距离就是各个对应维度差的平方和的平方根。当我们关心数据的绝对大小，例如在物品推荐系统中，用户的购买量可能反映他们的偏好强度，此时可以考虑使用欧氏距离。同样，在数据集中各个向量的大小相似，且数据分布大致均匀时，使用欧氏距离也比较适合。
· 余弦相似度：在很多情况下，我们更关心向量的方向而不是它的大小。例如在文本处理中，一个词的向量可能会因为文本长度的不同，而在大小上有很大的差距，但方向更能反映其语义。余弦相似度就是度量向量之间方向的相似性，它的值范围在-1到1之间，值越接近1，表示两个向量的方向越相似。在处理文本数据或者其他高维稀疏数据的时候，余弦相似度特别有用。比如在信息检索和文本分类等任务中，文本数据往往被表示为高维的词向量，词向量的方向更能反映其语义相似性，此时可以使用余弦相似度。
· retriever（vectorstore.as_retriever()）负责根据问题检索相关的文档，找到具体的“嵌入片”。这些“嵌入片”对应的“文档块”就会作为知识信息，和问题一起传递进入大模型。本地文档中检索而得的知识很重要，因为从互联网信息中训练而来的大模型不可能拥有“易速鲜花”作为一个私营企业的内部知识。
