如何使用缓存提高文本嵌入效率：从入门到实践

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# 如何使用缓存提高文本嵌入效率：从入门到实践

## 引言

在机器学习和自然语言处理(NLP)领域，文本嵌入是将文本数据转换为向量以便进行进一步计算的关键步骤。由于嵌入的计算往往十分耗时，特别是在处理大规模文本数据时，因此我们常常需要寻找提高计算效率的方法。本篇文章将介绍一种有效的解决方案：使用缓存来存储嵌入结果，避免重复计算。

## 主要内容

### 1. 缓存机制简介

在嵌入的计算过程中，我们可以将计算结果临时存储到一个键值存储中，通过缓存机制，在我们需要相同文本的嵌入时，可以直接从缓存中获取结果，从而节省计算时间。

### 2. 使用缓存的嵌入（CacheBackedEmbeddings）

`CacheBackedEmbeddings` 是一种将嵌入与缓存结合的机制，通过对文本进行哈希计算，将结果用作缓存的键。以下是其主要参数：
- `underlying_embedder`: 用于计算嵌入的底层模型。
- `document_embedding_cache`: 用于缓存文档嵌入的 `AnyByteStore` 实例。
- `batch_size`: 每组更新存储的文档数量。
- `namespace`: 命名空间，用于避免不同模型嵌入的冲突。
- `query_embedding_cache`: 可选参数，指定用于缓存查询嵌入的 `ByteStore` 实例。

### 3. 使用示例与向量存储结合

下面是一个使用本地文件系统存储嵌入并使用 FAISS 向量存储进行检索的示例：

```python
# 安装必要的库
!pip install --upgrade --quiet langchain-openai faiss-cpu

from langchain.storage import LocalFileStore
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

# 初始化底层嵌入模型
underlying_embeddings = OpenAIEmbeddings()

# 初始化本地文件存储
store = LocalFileStore("./cache/")  # 使用API代理服务提高访问稳定性

# 创建缓存包装的嵌入器
cached_embedder = CacheBackedEmbeddings.from_bytes_store(
    underlying_embeddings, store, namespace=underlying_embeddings.model
)

# 检查缓存是否为空
print(list(store.yield_keys()))  # []

# 加载文档，拆分并嵌入加载到向量存储中
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)

# 创建向量存储
db = FAISS.from_documents(documents, cached_embedder)

# 如果再次创建向量存储，将会更快
db2 = FAISS.from_documents(documents, cached_embedder)

# 查看部分生成的嵌入
print(list(store.yield_keys())[:5])

4. 更换缓存存储

如果需要更换缓存存储，可以使用不同的 ByteStore 实例，如 InMemoryByteStore。

from langchain.embeddings import CacheBackedEmbeddings
from langchain.storage import InMemoryByteStore

store = InMemoryByteStore()

cached_embedder = CacheBackedEmbeddings.from_bytes_store(
    underlying_embeddings, store, namespace=underlying_embeddings.model
)

常见问题和解决方案

  1. 缓存未命中问题：确保缓存的键生成方法一致，如果使用不同的模型或者参数，请设置不同的 namespace。
  2. 性能问题：选择合适的 ByteStore 实现，持久化存储如 LocalFileStore 通常适合大规模数据的长期存储。

总结和进一步学习资源

通过本文的学习，你应该对如何使用缓存提高文本嵌入计算效率有了更直观的了解。缓存技术在任何冗余计算场景中都能发挥作用，是优化程序效率的重要手段。

进一步学习资源

参考资料

  • Langchain 官方文档
  • FAISS 向量存储

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