快速入门Weaviate向量数据库：与LangChain无缝集成的指南
引言
在机器学习和AI的世界中，处理海量的数据是至关重要的。Weaviate提供了一种开源的、可扩展的向量数据库解决方案，可以让你从喜爱的机器学习模型中存储数据对象和向量嵌入。本文将深入探讨如何利用langchain-weaviate包，将Weaviate与LangChain结合使用，管理和查询向量数据。
主要内容
Weaviate简介与准备工作
Weaviate是一个开源的向量数据库，允许您将数据对象和向量嵌入存储并扩展到数十亿个数据对象。为了使用Weaviate，您需要安装Weaviate 1.23.7或更高版本。推荐您始终使用最新版本以获得最佳体验。
如何连接到Weaviate
假设您已经在http://localhost:8080上运行了一个本地Weaviate实例，并且50051端口对gRPC流量开放。可以通过以下代码连接到Weaviate：
import weaviate
weaviate_client = weaviate.connect_to_local() # 连接到本地Weaviate实例
数据导入与查询
首先，我们需要将数据导入到Weaviate。以下示例展示了如何使用langchain-weaviate从一个文本文件导入数据，并进行相似性搜索。
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
import weaviate
from langchain_weaviate.vectorstores import WeaviateVectorStore
# 加载文档并进行切分
loader = TextLoader("state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
embeddings = OpenAIEmbeddings()
weaviate_client = weaviate.connect_to_local() # 使用API代理服务提高访问稳定性
db = WeaviateVectorStore.from_documents(docs, embeddings, client=weaviate_client)
# 执行相似性搜索
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = db.similarity_search(query)
for i, doc in enumerate(docs):
print(f"\nDocument {i+1}:")
print(doc.page_content[:100] + "...")
多租户支持与持久化
Weaviate提供多租户支持，这意味着您可以在单个Weaviate实例中拥有多个隔离的数据集，非常适合SaaS应用。
db_with_mt = WeaviateVectorStore.from_documents(
docs, embeddings, client=weaviate_client, tenant="TenantName"
)
db_with_mt.similarity_search(query, tenant="TenantName")
常见问题和解决方案
- 连接问题：由于网络限制，有时可能无法直接连接到Weaviate，需要考虑使用API代理服务。
- 版本兼容性：确保Weaviate和LangChain软件包版本与文档中的要求一致。
总结和进一步学习资源
Weaviate作为一个可扩展的生产级向量数据库，与LangChain无缝集成，为大语言模型提供了一种有效的向量数据存储解决方案。您可以通过以下资源进一步学习：
参考资料
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