大家好，我是你们活力满满、热爱分享技术的31岁小米！最近，我在搞一个超酷的项目，玩转了LangChain4j的向量化与向量库存储，顿时感觉知识点串起来，简直开挂！所以，今天我用讲故事的方式给大家拆解，带你从Embedding模型原理入门，到用LangChain4j配合Qdrant做高效向量检索，通通不放过！
Embedding模型简介
在自然语言处理（NLP）领域，向量化的概念并不新鲜。说白了，就是把文本转换成机器能理解的“数字串”。这背后的黑科技就是Embedding模型。
1、工作原理
大家有没有想过，我们平时说的话、写的字，对于计算机来说，根本就是一串乱码。为了让机器理解我们的语言，Embedding模型就出场了。它的核心工作就是：
“把离散的文本数据映射到连续的向量空间中。”
举个栗子吧：
假设我们有两个词——“苹果”和“香蕉”。在Embedding模型的帮助下，这两个词可以被转化成两个向量，如：
- 苹果：[0.1, 0.8, 0.3, 0.5]
- 香蕉：[0.2, 0.7, 0.4, 0.5]
看出什么了吗？没错，这两个向量非常相似，因为苹果和香蕉在“食物”这个概念上有相似性！Embedding模型就是通过捕捉文本之间的语义联系，生成具有一定语义距离的向量。
2、优点
- 语义相似性： 能够捕捉语义上相近的词汇之间的关系。
- 高效检索： 向量化后的数据便于在大规模文本中进行快速检索。
- 模型兼容性： 大部分现代深度学习模型都能轻松加载Embedding向量。
是不是有种“神奇魔法”的感觉？不要急，这才只是个开头。
LangChain支持的向量数据库有哪些？
咱们讲了Embedding，但光有向量没地方存可不行，得靠向量数据库来管理和检索！
LangChain4j这个大佬框架，内置支持多种向量数据库，常见的有：
在这些数据库中，我个人比较喜欢Qdrant，因为它具有超高的性能和灵活的过滤能力。接下来，我们就看看如何使用OpenAI的Embedding模型生成向量并存入Qdrant。
使用OpenAI的Embedding模型进行文本向量化
LangChain4j里集成了调用OpenAI Embedding的接口，这一步超级简单。
关键点：
- API密钥：记得替换为你自己的OpenAI API密钥。
- 依赖：需要引入LangChain4j库，可以在Maven或Gradle中添加相关依赖。
- 返回类型：注意，Java中的向量通常用List表示。
Qdrant向量库存储
接下来，我们要把生成的向量存入Qdrant中。在Qdrant中，我们可以这样存储向量：
关键点：
- Qdrant客户端初始化：连接到本地Qdrant实例，默认端口是6333。
- 创建集合：要创建一个新的向量集合，需要指定集合名称、向量维度和距离度量（比如Cosine）。
- 数据插入：使用PointStruct结构体，将向量和相关的文本一起存入Qdrant。
- 依赖管理：确保在你的Maven或Gradle项目中添加Qdrant Java SDK的依赖。
集成LangChain4j与Qdrant
和Python版本类似，我们可以通过以下方式将向量存入Qdrant：
大家是不是感觉友好很多？LangChain4j让向量化存储变得如此轻松！
向量查询与过滤
最后，我们来尝试检索存入的向量：
关键点：
- 初始化：确保Qdrant客户端连接到正确的主机和端口。
- 查询构建：使用SearchRequest.builder()构建查询请求，指定查询向量和结果数量。
- 结果处理：SearchResponse会返回匹配的向量和相关的payload信息。
依赖管理
在你的Maven项目中添加Qdrant Java SDK的依赖，例如：
Qdrant不仅可以根据相似性进行检索，还可以进行条件过滤。假设我们要查找包含“水果”关键字的相似文本：
关键点：
- Filter构建：使用Filter.builder()创建复杂的过滤条件，这里是基于文本字段的精确匹配。
- MatchFilter：在Java中，MatchFilter用于指定具体的匹配条件，相当于Python中的{"key": "text", "match": {"value": "水果"}}。
- 结果处理：SearchResponse会返回符合过滤条件的向量和关联的payload信息。
这样就能轻松搞定复杂场景的查询啦！
END
今天我们一起探讨了Embedding模型、LangChain的向量数据库支持，还亲自体验了使用OpenAI生成向量并存入Qdrant的全过程。是不是一下子感觉向量化不再那么遥远？
如果你有任何问题或者疑惑，记得留言和我互动哦！我们下期继续探索更多有趣的技术，一起加油吧！
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