# 探索LangChain的向量存储和检索器：数据集成的魔法
在今天的数据驱动世界，如何高效地检索和整合信息成为了关键能力。LangChain提供了一套强大的工具，与大语言模型（LLM）集成，实现数据的高效检索和处理。在这篇文章中，我们将深入探讨LangChain的向量存储（Vector Store）和检索器（Retriever），探索它们在构建复杂应用程序中的作用。
## 引言
向量存储和检索器是LangChain生态系统中的核心组件。这些抽象旨在支持从向量数据库或其他数据源中检索数据，以便与LLM工作流集成。它们为需要在推理过程中获取用于生成的上下文数据的应用提供了强大支持，例如检索增强生成（RAG）。
## 主要内容
### 文档（Documents）
LangChain实现了一个`Document`抽象，用于表示文本单元及其元数据。每个文档包含两个主要属性：
- `page_content`: 表示内容的字符串。
- `metadata`: 包含源、关系等信息的字典。
```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"},
),
# 更多文档...
]
向量存储（Vector Stores）
向量搜索是存储和搜索非结构化文本数据的常见方法。LangChain的VectorStore对象通过将文本和Document对象与各种相似度度量结合起来，实现了这一功能。
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
vectorstore = Chroma.from_documents(
documents,
embedding=OpenAIEmbeddings(),
)
# 使用API代理服务提高访问稳定性
检索器（Retrievers）
尽管VectorStore对象不属于Runnable，不能直接被LangChain表达式语言（LCEL）链集成，但Retrievers可以做到这一点。
from typing import List
from langchain_core.runnables import RunnableLambda
retriever = vectorstore.as_retriever(
search_type="similarity",
search_kwargs={"k": 1},
)
retriever.batch(["cat", "shark"])
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何使用LangChain执行简单的文本检索操作：
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_core.documents import Document
from langchain_core.runnables import RunnableLambda
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"},
),
# 更多文档...
]
vectorstore = Chroma.from_documents(
documents,
embedding=OpenAIEmbeddings(),
)
retriever = vectorstore.as_retriever(
search_type="similarity",
search_kwargs={"k": 1},
)
results = retriever.batch(["cat", "shark"])
print(results)
# 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
- 网络访问问题: 在某些地区，访问API可能会受到限制。建议使用API代理服务来提高访问稳定性。
- 嵌入模型选择: 选择合适的嵌入模型是关键，不同模型可能会在不同数据类型上表现不同。
总结和进一步学习资源
LangChain的向量存储和检索器为复杂应用程序中的数据集成提供了强大支持。通过本文的介绍，您应该能够初步理解如何利用这些工具来实现高效的数据检索。
进一步学习资源
参考资料
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