ラングチェーンでベクトル埋め込みを計算して保存する方法は？

強化されたコンテンツの取得のためのラングチェーンとベクトルの埋め込みを活用します

以前の記事では、クエリ関連のコンテンツ抽出のためのデータの読み込みと分割技術をカバーしました。この記事では、ラングチェーンを使用したベクトル埋め込みを使用して、高度なデータ検索を掘り下げ、より速く、より正確で、直感的な検索を可能にします。

重要な概念：

• テキストの埋め込み：意味の意味をキャプチャするために、単語と文が数値ベクトルとしてどのように表されるかを理解します。
• Langchain＆Hugging Face：文の埋め込みを計算して比較するためのLangchainとHugging Face Embeddingモデルの実用的なアプリケーション。
• VectorデータベースとANN：ベクトルデータベースと近似隣接アルゴリズムを使用したドキュメントの効率的なストレージと取得。
• Langchainインデックス：ベクトルデータベースのドキュメントの更新と削除を管理するためのLangchainのインデックスモードのマスター。

目次：

• 文の埋め込み
• Langchainドキュメントの構築
• ラングチェーンの埋め込み
• ベクターストアを利用します
• インデックス作成手法
• よくある質問

文の埋め込み：簡単なレビュー

テキストを計算するには、数値形式に変換する必要があります。単語の埋め込みは、単語をベクトルとして表し、セマンティック関係をキャプチャします（同義語がより近く、反意語が遠く離れています）。 Sentebert Models（Siamese Networks）を使用して計算された文の埋め込みは、これを文に拡張します。

Langchainドキュメントの作成

前提条件： langchain_openai 、 langchain-huggingface 、 langchain-chroma 、 langchain 、およびlangchain_communityをインストールします。 OpenAI APIキーを構成します。

ピップインストールlangchain_openai langchain-huggingface langchain-chroma langchain langchain_community

例：

サンプル文とカテゴリを使用して、Langchainドキュメントの作成を説明します。

 langchain_core.documentsからインポートドキュメントから
＃...（コードの残りは同じままです） 

Langchainの埋め込みを使用します

埋め込みモデルを初期化し、埋め込みを生成しましょう。

 OSをインポートします
dotenvインポートload_dotenvから
＃...（コードの残りは同じままです）

Cosineの類似性ヒートマップは、文の関係を視覚化します。

 npとしてnumpyをインポートします
シーボーンをSNSとしてインポートします
＃...（コードの残りは同じままです） 

文とクエリのコサインの類似性は、最も関連性の高い文を識別します。抱きしめる顔のオープンソースモデルも使用できます。

効率的な検索のためにベクトルストアを利用します

大規模なデータセットの場合、クエリの埋め込みと各ドキュメントの埋め込みを比較することは非効率的です。ベクトルデータベースの近似隣接（ANN）アルゴリズムがソリューションを提供します。

 langchain_chromaインポートクロマから
＃...（コードの残りは同じままです）

コードは、ベクトルストアからドキュメントの追加、取得、削除を示しています。 chromadbの直接使用も示されています。

マスタリングインデックス作成手法

Langchainのインデックスは、レコードマネージャーを使用してデータベースエントリを追跡し、エントリの重複を防ぎ、効率的な更新と削除を可能にします。 3つのモードが存在します： None 、 Incremental 、 Full 。

 langchain.indexesからImport SqlRecordManager、Indexから
＃...（コードの残りは同じままです）

例は、異なるインデックスモードを使用してドキュメントを追加、更新、削除する方法を示しています。

結論

この記事では、LangchainとVector Embeddingsを使用した効率的なコンテンツ検索を紹介しました。埋め込みモデルとベクトルデータベースの組み合わせにより、正確でスケーラブルなコンテンツの取得が可能になります。 Langchainのインデックス機能は、データベース管理を最適化します。将来の記事では、LLMのコンテンツ検索方法を探ります。

よくある質問

Q1：テキストの埋め込みとその重要性とは何ですか？

A1：テキストの埋め込みは、計算テキスト処理と類似性の比較を可能にするセマンティックの意味をキャプチャする数値表現です。

Q2： Langchainは、作成と使用を埋め込むのにどのように役立ちますか？

A2： LangChainは、効率的なコンテンツの検索のための埋め込みモデルの初期化、計算、および類似性の比較を簡素化します。

Q3：コンテンツの取得におけるベクトルデータベースの役割は何ですか？

A3： Vector Databases StoreとAnnアルゴリズムを使用して関連するドキュメントをすばやく取得し、スケーラビリティを改善します。

Q4： Langchainインデックスはデータベース管理をどのように強化しますか？

A4： Langchainインデックス作成は、レコードマネージャーを使用して、ドキュメントの更新と削除を効率的に処理し、データベースの正確性とパフォーマンスを確保します。

以上がラングチェーンでベクトル埋め込みを計算して保存する方法は？の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。