利用Langchain和向量嵌入以增強內容檢索

先前的文章涵蓋了與查詢相關內容提取的數據加載和分裂技術。本文使用帶有Langchain的矢量嵌入來深入研究高級數據檢索，從而更快，更精確和直觀的搜索。

關鍵概念：

• 文本嵌入：了解單詞和句子如何表示為數值向量以捕獲語義含義。
• Langchain＆Hugging Face：實際應用Langchain和擁抱面部嵌入模型，用于計算和比較句子嵌入。
• 向量數據庫和ANN：使用矢量數據庫和近似最近的鄰居算法的文檔有效存儲和檢索。
• Langchain索引：掌握Langchain的索引模式，用于管理Vector數據庫中的文檔更新和刪除。

目錄：

• 句子嵌入
• 建造蘭鏈文件
• 帶有蘭鏈的嵌入
• 利用矢量商店
• 索引技術
• 常見問題

句子嵌入：快速評論

要在計算上處理文本，必須將其轉換為數值格式。單詞嵌入表示單詞為矢量，捕獲語義關系（更緊密的同義詞，距離較遠）。使用句子模型（暹羅網絡）計算的句子嵌入將其擴展到句子。

創(chuàng)建Langchain文檔

先決條件：安裝langchain_openai ， langchain-huggingface ， langchain-chroma ， langchain和langchain_community 。配置您的OpenAI API密鑰。

 PIP安裝langchain_openai langchain-Huggingface langchain-chroma langchain langchain_community

例子：

我們將使用示例句子和類別來說明Langchain文檔創(chuàng)建。

來自langchain_core.documents導入文檔
＃...（其余代碼保持不變） 

在蘭鏈中使用嵌入

讓我們初始化一個嵌入模型并生成嵌入。

導入操作系統
來自dotenv import load_dotenv
＃...（其余代碼保持不變）

余弦相似性熱圖可視化句子關系。

導入numpy作為NP
進口海洋作為SNS
＃...（其余代碼保持不變） 

句子和查詢之間的余弦相似性標識了最相關的句子。也可以使用擁抱面的開源模型。

利用矢量商店進行有效檢索

對于大型數據集，將查詢嵌入與每個文檔嵌入進行比較效率低下。向量數據庫中的大約最近的鄰居（ANN）算法提供了解決方案。

來自langchain_chroma進口色度
＃...（其余代碼保持不變）

該代碼演示了從矢量商店添加，檢索和刪除文檔。還顯示了直接使用chromadb 。

掌握索引技術

Langchain的索引使用記錄管理器跟蹤數據庫條目，防止重復條目并啟用有效的更新和刪除。存在三種模式： None ， Incremental和Full 。

來自langchain.indexes導入sqlrecordmanager，索引
＃...（其余代碼保持不變）

示例說明了如何使用不同的索引模式添加，更新和刪除文檔。

結論

本文展示了使用Langchain和向量嵌入的有效內容檢索。嵌入模型和矢量數據庫的組合可實現準確且可擴展的內容檢索。 Langchain的索引功能優(yōu)化數據庫管理。未來的文章將探討LLM的內容檢索方法。

常見問題

Q1：什么是文本嵌入及其重要性？

A1：文本嵌入是捕獲語義含義的數值表示，從而實現了計算文本處理和相似性比較。

Q2： Langchain如何幫助嵌入創(chuàng)建和使用？

A2： Langchain簡化了嵌入模型初始化，計算和相似性比較，以進行有效內容檢索。

Q3：矢量數據庫在內容檢索中的作用是什么？

A3：矢量數據庫存儲并使用ANN算法快速檢索相關文檔，從而提高可擴展性。

Q4： Langchain索引如何增強數據庫管理？

A4： Langchain索引使用記錄管理器，有效地處理文檔更新和刪除，以確保數據庫的準確性和性能。

以上是如何用蘭班計算和存儲矢量嵌入？的詳細內容。更多信息請關注PHP中文網其他相關文章！