缓存嵌入：提高文本处理效率的秘密武器引言在自然语言处理（NLP）中，嵌入是将文本数据转换为数值形式的关键步骤。然而，这

引言

在自然语言处理（NLP）中，嵌入是将文本数据转换为数值形式的关键步骤。然而，这一过程往往相当耗时，尤其当我们处理大量文本数据时。本文将深入探讨如何利用缓存技术来优化嵌入计算过程，使其更加高效。

主要内容

缓存嵌入的基本概念

缓存（Caching）是指将计算结果存储以备后续使用，从而避免重复计算。对于嵌入（Embeddings），我们可以将生成的嵌入缓存到一个键值存储中，这样就不必为相同文本重复计算嵌入。

`CacheBackedEmbeddings`简介

CacheBackedEmbeddings是一个用于缓存嵌入的工具，它通过哈希文本并将其作为键存储嵌入。这一技术的主要支持方式是通过from_bytes_store方法来初始化。

关键参数

underlying_embedder: 用于实际嵌入的嵌入器。
document_embedding_cache: 存储文档嵌入的ByteStore。
namespace: 用于避免不同嵌入模型之间的缓存冲突。
query_embedding_cache: 可选参数，用于缓存查询嵌入。

使用案例

默认情况下，CacheBackedEmbeddings不缓存查询嵌入；要启用此功能，必须指定query_embedding_cache。

代码示例

下面的代码示例展示了如何使用本地文件系统来存储嵌入，并使用FAISS向量存储进行检索：

%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

# 创建基础嵌入器
underlying_embeddings = OpenAIEmbeddings()

# 创建本地文件存储
store = LocalFileStore("./cache/")

# 使用缓存的嵌入器
cached_embedder = CacheBackedEmbeddings.from_bytes_store(
    underlying_embeddings, store, namespace=underlying_embeddings.model
)

# 加载文档并进行分片
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FAISS向量存储
db = FAISS.from_documents(documents, cached_embedder)

# 展示生成的嵌入键
print(list(store.yield_keys())[:5])

常见问题和解决方案

命名空间冲突：确保为不同的嵌入模型设置不同的namespace以避免冲突。
查询嵌入缓存：如果需要缓存查询嵌入，请确保设置query_embedding_cache参数。

总结和进一步学习资源

缓存嵌入是有效提高文本处理效率的策略之一。通过合理使用CacheBackedEmbeddings，开发者可以显著减少计算开销。想要深入了解，您可以参考以下资源：

LangChain文档

参考资料

LangChain API 文档
FAISS 官方文档

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