如何用兰班计算和存储矢量嵌入？

利用Langchain和向量嵌入以增强内容检索

先前的文章涵盖了与查询相关内容提取的数据加载和分裂技术。本文使用带有Langchain的矢量嵌入来深入研究高级数据检索，从而更快，更精确和直观的搜索。

关键概念：

• 文本嵌入：了解单词和句子如何表示为数值向量以捕获语义含义。
• Langchain＆Hugging Face：实际应用Langchain和拥抱面部嵌入模型，用于计算和比较句子嵌入。
• 向量数据库和ANN：使用矢量数据库和近似最近的邻居算法的文档有效存储和检索。
• Langchain索引：掌握Langchain的索引模式，用于管理Vector数据库中的文档更新和删除。

目录：

• 句子嵌入
• 建造兰链文件
• 带有兰链的嵌入
• 利用矢量商店
• 索引技术
• 常见问题

句子嵌入：快速评论

要在计算上处理文本，必须将其转换为数值格式。单词嵌入表示单词为矢量，捕获语义关系（更紧密的同义词，距离较远）。使用句子模型（暹罗网络）计算的句子嵌入将其扩展到句子。

创建Langchain文档

先决条件：安装langchain_openai ， langchain-huggingface ， langchain-chroma ， langchain和langchain_community 。配置您的OpenAI API密钥。

 PIP安装langchain_openai langchain-Huggingface langchain-chroma langchain langchain_community

例子：

我们将使用示例句子和类别来说明Langchain文档创建。

来自langchain_core.documents导入文档
＃...（其余代码保持不变） 

在兰链中使用嵌入

让我们初始化一个嵌入模型并生成嵌入。

导入操作系统
来自dotenv import load_dotenv
＃...（其余代码保持不变）

余弦相似性热图可视化句子关系。

导入numpy作为NP
进口海洋作为SNS
＃...（其余代码保持不变） 

句子和查询之间的余弦相似性标识了最相关的句子。也可以使用拥抱面的开源模型。

利用矢量商店进行有效检索

对于大型数据集，将查询嵌入与每个文档嵌入进行比较效率低下。向量数据库中的大约最近的邻居（ANN）算法提供了解决方案。

来自langchain_chroma进口色度
＃...（其余代码保持不变）

该代码演示了从矢量商店添加，检索和删除文档。还显示了直接使用chromadb 。

掌握索引技术

Langchain的索引使用记录管理器跟踪数据库条目，防止重复条目并启用有效的更新和删除。存在三种模式： None ， Incremental和Full 。

来自langchain.indexes导入sqlrecordmanager，索引
＃...（其余代码保持不变）

示例说明了如何使用不同的索引模式添加，更新和删除文档。

结论

本文展示了使用Langchain和向量嵌入的有效内容检索。嵌入模型和矢量数据库的组合可实现准确且可扩展的内容检索。 Langchain的索引功能优化数据库管理。未来的文章将探讨LLM的内容检索方法。

常见问题

Q1：什么是文本嵌入及其重要性？

A1：文本嵌入是捕获语义含义的数值表示，从而实现了计算文本处理和相似性比较。

Q2： Langchain如何帮助嵌入创建和使用？

A2： Langchain简化了嵌入模型初始化，计算和相似性比较，以进行有效内容检索。

Q3：矢量数据库在内容检索中的作用是什么？

A3：矢量数据库存储并使用ANN算法快速检索相关文档，从而提高可扩展性。

Q4： Langchain索引如何增强数据库管理？

A4： Langchain索引使用记录管理器，有效地处理文档更新和删除，以确保数据库的准确性和性能。

以上是如何用兰班计算和存储矢量嵌入？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！