Wie man den Vektorspeicher in LangChain verwendet, um mit Dokumenten zu chatten

Name

Lynn Mikami

Published on 30.4.2024

LangChain sorgt in der Tech-Branche für Aufsehen, insbesondere hinsichtlich des Aufbaus von Anwendungen mit Large Language Models (LLMs). Aber was es wirklich auszeichnet, ist die innovative Verwendung von Vektorspeichern. Dieser Artikel soll Ihr Leitfaden sein, um zu verstehen, wie LangChain und Vektorspeicher zusammenarbeiten, um leistungsstarke, effiziente und skalierbare LLM-Anwendungen zu erstellen.

Egal, ob Sie ein Entwickler sind, der einen Chatbot erstellen möchte, oder ein Data Scientist, der an Textanalyse interessiert ist - das Verständnis dafür, wie LangChain Vektorspeicher nutzt, ist entscheidend. Tauchen wir also ein und schalten Sie das volle Potenzial dieses dynamischen Duos frei.

Was ist LangChain?

LangChain ist ein modernes Framework, das die Entwicklung von Anwendungen und Agenten erleichtert, die auf Large Language Models (LLMs) basieren. Einfach ausgedrückt ist es ein Toolkit, das Ihnen dabei hilft, intelligentere, responsivere und vielseitigere Anwendungen zu erstellen, indem Sie LLMs wie GPT-3 oder GPT-4 in Ihren Software-Stack integrieren.

• Warum es wichtig ist: In der datengetriebenen Welt von heute sind LLMs für Aufgaben von der natürlichen Sprachverarbeitung bis zum automatisierten Kundenservice immer wichtiger.
• Wichtige Funktionen: LangChain bietet verschiedene Funktionen wie Dokumententransformation, Datenembedding und fortgeschrittene Abrufmethoden und ist somit eine All-in-One-Lösung für die Entwicklung auf Basis von LLMs.

Wofür können Sie LangChain verwenden?

LangChain ist kein gewöhnliches Framework, sondern ein echter Durchbruch für alle, die mit Large Language Models arbeiten. Hier ist, warum:

1. Skalierbarkeit: LangChain ist darauf ausgerichtet, skalierbar zu sein und es Ihnen zu ermöglichen, größere Datensätze und komplexere Abfragen zu handhaben, wenn Ihre Anwendung wächst.
2. Effizienz: Dank der Integration mit Vektorspeichern bietet LangChain schnellen Datenabruf, was in LLM-Anwendungen oft der Flaschenhals ist.
3. Flexibilität: Egal, ob Sie einen Chatbot, eine Empfehlungsengine oder ein komplexes NLP-Tool erstellen - die modulare Architektur von LangChain macht es äußerst vielseitig.

Wie richte ich LangChain ein?

Voraussetzungen: Python und virtuelle Umgebung

Bevor Sie mit LangChain beginnen, müssen Sie einige Voraussetzungen erfüllen. Der erste Schritt besteht darin, sicherzustellen, dass Sie Python auf Ihrem System installiert haben. LangChain ist kompatibel mit Python 3.6 und höher.

• Installation von Python: Sie können die neueste Version von Python von der offiziellen Website (opens in a new tab) herunterladen.

• Einrichten einer virtuellen Umgebung: Es ist empfehlenswert, für Ihr Projekt eine virtuelle Umgebung zu erstellen. Dadurch wird Ihr Projekt isoliert und es treten keine Abhängigkeitskonflikte auf.

So richten Sie eine virtuelle Umgebung ein:

python3 -m venv myenv
source myenv/bin/activate  # Unter Windows verwenden Sie `myenv\Scripts\activate`

Verbindung mit PostgreSQL

Der nächste Schritt besteht darin, Ihre PostgreSQL-Datenbank einzurichten. LangChain verwendet PostgreSQL zusammen mit der pgvector-Erweiterung für seine Vektorspeicher.

• Installation von PostgreSQL: Sie können es von der offiziellen PostgreSQL-Website (opens in a new tab) herunterladen.

• Installation von pgvector: Sobald PostgreSQL eingerichtet ist, können Sie die pgvector-Erweiterung direkt aus der PostgreSQL-Shell installieren.

Hier ist ein Beispiel-SQL-Befehl, um pgvector zu installieren:

CREATE EXTENSION pgvector;

Konfigurationsschritte

Schließlich müssen Sie LangChain so konfigurieren, dass es eine Verbindung zu Ihrer PostgreSQL-Datenbank herstellt. Dies beinhaltet in der Regel das Festlegen von Umgebungsvariablen oder das Modifizieren einer Konfigurationsdatei.

Hier ist ein Beispielcodeausschnitt in Python, um LangChain mit PostgreSQL zu verbinden:

from langchain import LangChain
 
lc = LangChain(database_url="Ihre_PostgreSQL-Datenbank-URL_hier")

Indem Sie diesen Schritten folgen, haben Sie eine voll funktionsfähige LangChain-Umgebung, bereit, leistungsstarke LLM-Anwendungen zu erstellen.

Die Rolle von Vektorspeichern in LangChain

Einführung in Vektorspeicher

Vektorspeicher sind spezialisierte Datenbanken, die darauf ausgelegt sind, Vektordaten effizient zu verarbeiten. Im Kontext von LangChain dienen sie als Grundlage für die Speicherung und Abruf von Embeddings, die aus Large Language Models generiert werden. Aber was genau sind diese Embeddings?

• Embeddings: Dies sind hochdimensionale Vektoren, die die semantische Essenz von Textdaten erfassen. Sie werden mithilfe von LLMs generiert und sind für Aufgaben wie Textähnlichkeit, -clustering und -abruf entscheidend.

• Warum Vektorspeicher: Herkömmliche Datenbanken sind nicht für hochdimensionale Daten optimiert. Vektorspeicher hingegen sind darauf ausgelegt, solche Daten zu verarbeiten und bieten einen schnelleren und genaueren Abruf.

PostgreSQL und pgvector: Das dynamische Duo

LangChain verwendet PostgreSQL zusammen mit der Erweiterung pgvector als Standard-Vektordatenbank. Hier ist ein Überblick darüber, wie sie zusammenarbeiten:

1. PostgreSQL: Dies ist ein leistungsstarkes, Open-Source-objektrelationales Datenbanksystem. Es zeichnet sich durch seine Robustheit und Skalierbarkeit aus.

2. pgvector: Dies ist eine Erweiterung für PostgreSQL, die Unterstützung für Vektordatentypen bietet und eine effiziente Speicherung und Abruf von hochdimensionalen Vektoren ermöglicht.

3. Synergie: Wenn sie gemeinsam verwendet werden, bieten PostgreSQL und pgvector eine nahtlose Erfahrung für die Speicherung und Verwaltung von Vektordaten in LangChain-Anwendungen.

Hier ist ein Beispielcodeausschnitt zum Erstellen einer Tabelle mit einer Vektorspalte in PostgreSQL:

CREATE TABLE embeddings (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    vector pgvector
);

Vorteile der Verwendung von Vektorstores in LangChain

Die Vorteile der Verwendung von Vektorstores wie PostgreSQL und pgvector in LangChain sind vielfältig:

• Geschwindigkeit: Vektorstores sind für eine schnelle Datenabfrage optimiert, was für Echtzeit-Anwendungen unerlässlich ist.

• Skalierbarkeit: Wenn Ihre Anwendung wächst, wächst auch Ihre Datenmenge. Vektorstores können dieses Wachstum effizient bewältigen.

• Präzision: Durch die Verwendung spezialisierter Algorithmen für die nächstgelegene Nachbarsuche stellen Vektorstores sicher, dass Sie die relevantesten Ergebnisse erhalten.

Durch die Integration von Vektorstores optimiert LangChain nicht nur die Datenspeicherung, sondern beschleunigt auch die Datenabfrage, wodurch es zu einem unverzichtbaren Werkzeug für jede LLM-Anwendung wird.

Vorbereitung und Transformation von Dokumenten mit LangChain

Die Notwendigkeit der Dokumenttransformation

Bevor Sie Ihre Daten in Vektorstores speichern können, müssen sie häufig in ein geeignetes Format umgewandelt werden. Hier kommen die Dokumenttransformationstools von LangChain ins Spiel.

• TextSplitter: Dies ist ein integriertes Tool in LangChain, das Ihnen dabei hilft, Ihre Dokumente in kleinere Abschnitte aufzuteilen, um sie einfacher verwalten und abrufen zu können.

• Normalisierung: LangChain bietet auch Funktionen zur Textnormalisierung, die für die Gewährleistung der Datenkonsistenz entscheidend ist.

TextSplitter: Ein Tool von LangChain

TextSplitter ist eines der nützlichsten Tools von LangChain zur Dokumenttransformation. Es ermöglicht Ihnen, große Textdokumente in kleinere, leichter zu handhabende Stücke aufzuteilen. Dies ist besonders nützlich, wenn Sie umfangreiche Datensätze oder lange Artikel bearbeiten.

Hier ist ein Beispielcodeausschnitt in Python, der zeigt, wie TextSplitter verwendet wird:

from langchain import TextSplitter
 
splitter = TextSplitter()
text = "Ihr langes Textdokument hier..."
chunks = splitter.split(text)

Praktisches Beispiel: Vorbereitung eines Chatbot-Datensatzes

Angenommen, Sie erstellen einen Chatbot und haben einen großen Datensatz mit Kundeninteraktionen. Mit LangChain's TextSplitter können Sie diese Interaktionen in kleinere Abschnitte aufteilen, um Embeddings zu erstellen und sie in Ihrer Vektordatenbank zu speichern.

# Beispielcode zur Vorbereitung eines Chatbot-Datensatzes
from langchain import TextSplitter
 
splitter = TextSplitter()
dataset = ["Kundeninteraktion 1", "Kundeninteraktion 2", ...]
transformed_data = [splitter.split(interaction) for interaction in dataset]

Jetzt haben Sie ein gutes Verständnis dafür, wie die Dokumenttransformationstools von LangChain Ihren Datenvorbereitungsprozess vereinfachen können, indem sie es Ihnen ermöglichen, die Leistungsfähigkeit von Vektorstores optimal zu nutzen.

Embeddings: Die Bausteine

Was sind Embeddings?

In der Welt des maschinellen Lernens und der natürlichen Sprachverarbeitung sind Embeddings hochdimensionale Vektoren, die die semantische Essenz von Daten erfassen. In LangChain dienen Embeddings als Brücke zwischen rohen Textdaten und den Vektorstores, in denen diese Daten für eine effiziente Abfrage gespeichert werden.

• Generierung: LangChain integriert sich mit der API von OpenAI, um diese Embeddings aus Ihren Textdaten zu generieren.

• Speicherung: Sobald sie generiert wurden, werden diese Embeddings in der Vektordatenbank gespeichert und können bei Bedarf abgerufen werden.

Integration mit OpenAI

LangChain bietet eine nahtlose Integration mit der API von OpenAI, was es unglaublich einfach macht, Embeddings aus Ihren Textdaten zu generieren. Dies ist entscheidend, da die Qualität Ihrer Embeddings die Leistung Ihrer LLM-Anwendung erheblich beeinflussen kann.

Hier ist ein Beispielcodeausschnitt in Python, um Embeddings mit LangChain und OpenAI zu generieren:

from langchain import OpenAIEmbedder
 
embedder = OpenAIEmbedder(api_key="Ihr_OpenAI_API-Schlüssel")
text = "Ihre Textdaten hier..."
embedding = embedder.generate_embedding(text)

Speicherung von Embeddings in Vektorstores

Nachdem Sie Ihre Embeddings generiert haben, ist der nächste Schritt, sie in Ihre Vektordatenbank zu speichern. In LangChain erfolgt dies in der Regel mit Hilfe von PostgreSQL und seiner pgvector-Erweiterung.

So können Sie ein Embedding in eine PostgreSQL-Tabelle einfügen:

INSERT INTO embeddings (vector) VALUES ('{Ihr_embedding_hier}');

Indem Sie die Rolle von Embeddings und ihre Integration mit LangChain und Vektorstores verstehen, sind Sie auf dem besten Weg, leistungsstarke, effiziente und skalierbare LLM-Anwendungen zu entwickeln.

Retrieval Augmented Generation (RAG) in LangChain

Was ist RAG?

Retrieval Augmented Generation, oder RAG, ist eine Technik, die die Leistung von Large Language Models mit effizienten Datenabrufmethoden kombiniert. In LangChain wird RAG verwendet, um die Fähigkeiten von Frage-Antwort-Systemen zu verbessern, indem die relevantesten Dokumente aus dem Vektorstore abgerufen werden.

• Wie es funktioniert: Bei einer Abfrage ruft RAG die relevantesten Embeddings aus dem Vektorstore ab und verwendet sie, um eine genauere und kontextbewusste Antwort zu generieren.

Wie LangChain RAG umsetzt

Die Implementierung von RAG in LangChain ist sowohl robust als auch effizient. Sie nutzt die Geschwindigkeit und Genauigkeit von Vektorstores, um die relevantesten Dokumente schnell abzurufen, die dann zur Generierung einer Antwort verwendet werden.

Hier ist ein Beispielcodeausschnitt in Python, der LangChain's RAG-Implementierung demonstriert:

from langchain import RAGenerator
 
ra_generator = RAGenerator()
query = "Ihre Frage hier..."
response = ra_generator.generate_response(query)

Anwendungsfall: Frage-Antwort-Systeme

Eine der häufigsten Anwendungen von RAG in LangChain sind Frage-Antwort-Systeme. Egal, ob es sich um einen Kundenservice-Chatbot oder einen automatisierten FAQ-Bereich handelt, RAG stellt sicher, dass die generierten Antworten nicht nur präzise, sondern auch kontextuell relevant sind.

# Beispielcode für ein Frage-Antwort-System
from langchain import RAGenerator
 
ra_generator = RAGenerator()

Translate to German

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language: de
---
 
Fragen = ["Was ist LangChain?", "Wie funktionieren Vektorspeicher?", ...]
Antworten = [ra_generator.generate_response(Frage) for Frage in Fragen]

Fazit

Jetzt sollten Sie ein umfassendes Verständnis von LangChain und seinem innovativen Einsatz von Vektorspeichern haben. Von der anfänglichen Einrichtung bis hin zu fortgeschrittenen Funktionen bietet LangChain eine robuste und skalierbare Lösung für alle, die Anwendungen mit großen Sprachmodellen erstellen möchten. Die nahtlose Integration mit PostgreSQL und pgvector macht es zur idealen Wahl für effiziente Datenhaltung und -abfrage. Darüber hinaus machen fortschrittliche Funktionen wie Retrieval Augmented Generation und Dokumenten-Transformationstools es zu einem vielseitigen Framework für eine Vielzahl von Anwendungen.

Ob Sie ein erfahrener Entwickler oder ein Neuling in der Welt der großen Sprachmodelle sind, LangChain bietet Ihnen die Werkzeuge und Ressourcen, die Sie benötigen, um leistungsstarke, effiziente und skalierbare Anwendungen zu erstellen. Tauchen Sie also ein in die Welt von LangChain und nutzen Sie das volle Potenzial Ihrer Anwendungen mit großen Sprachmodellen.

FAQs

Was ist ein Vektorspeicher in LangChain?

Ein Vektorspeicher in LangChain ist eine spezialisierte Datenbank, die darauf ausgelegt ist, hochdimensionale Vektordaten effizient zu verarbeiten. Sie dient als Grundlage für die Speicherung und Abfrage von in großen Sprachmodellen generierten Embeddings.

Welche Vektordatenbank verwendet LangChain?

LangChain verwendet hauptsächlich PostgreSQL zusammen mit der Erweiterung pgvector als Vektordatenbank. Diese Kombination ermöglicht eine effiziente Speicherung und Abfrage von hochdimensionalen Vektoren.

Wo speichert LangChain Daten?

LangChain speichert seine Daten in einer PostgreSQL-Datenbank mit der pgvector-Erweiterung. Dadurch kann es hochdimensionale Vektordaten effizient verarbeiten.

Wie speichert man Daten in einer Vektordatenbank?

Das Speichern von Daten in einer Vektordatenbank in LangChain erfordert einige Schritte:

1. Generieren von Embeddings: Verwenden Sie die OpenAI-Integration von LangChain, um Embeddings aus Ihren Textdaten zu generieren.

2. Dokumente transformieren: Verwenden Sie Dokumenten-Transformationstools wie TextSplitter, um Ihre Daten vorzubereiten.

3. In die Datenbank einfügen: Verwenden Sie SQL-Befehle, um diese Embeddings in Ihre PostgreSQL-Datenbank einzufügen.

Hier ist ein Beispiel-SQL-Befehl zum Einfügen eines Embeddings:

INSERT INTO embeddings (vector) VALUES ('{Ihr_Embdoding_Hier}');

Indem Sie diesen Schritten folgen, können Sie Ihre Daten effizient in LangChains Vektordatenbank speichern.