LangChain中的向量存储和检索器：文本数据的智能检索

本文链接：https://blog.csdn.net/eahba/article/details/145882034

在现代AI应用中，特别是当涉及到大语言模型（LLM）时，数据的获取和处理变得尤为重要。在这篇文章中，我们将深入探讨LangChain中关于向量存储和检索器的抽象。这些抽象旨在支持从(向量)数据库及其他来源中检索数据，以便在LLM工作流中进行集成。它们尤其适用于需要结合数据进行推理的应用，如在检索增强生成（RAG）中。

技术背景介绍

随着LLM的普及，如何有效地利用外部数据来增强模型的推理能力成为一个关键问题。向量存储和检索器正是为了解决这一问题而设计的，它们可以帮助开发者从海量的文本数据中快速找到与查询相关的信息。

核心原理解析

文档(Document)

LangChain实现了一个Document抽象，代表一个文本单元及其相关的元数据：

page_content：一个字符串，表示文档内容。
metadata：一个字典，包含关于文档来源、与其他文档关系等信息。

向量存储(Vector Store)

向量存储是一种常见的存储和搜索非结构化数据的方法，特别是文本。通过将文本嵌入为数值向量，向量存储可以使用向量相似性度量来检索相关数据。

检索器(Retriever)

检索器用于从向量存储中获取与查询相关的文档。它们可以同步或异步地工作，并支持多种检索方法。

代码实现演示

下面我们将展示如何使用LangChain来创建向量存储并执行检索操作。

# 安装必要的包
!pip install langchain langchain-chroma langchain-openai

import langchain_core
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

# 创建示例文档
documents = [
    langchain_core.documents.Document(
        page_content="Dogs are great companions, known for their loyalty and friendliness.",
        metadata={"source": "mammal-pets-doc"},
    ),
    # 更多示例文档...
]

# 使用OpenAI嵌入模型创建向量存储
vectorstore = Chroma.from_documents(
    documents,
    embedding=OpenAIEmbeddings(),
)

# 查询相似文档
results = vectorstore.similarity_search("cat")
for doc in results:
    print(doc.page_content)