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如何在LangChain中使用向量存储与文档聊天（步骤详解）

如何在LangChain中使用向量存储与文档聊天

Lynn Mikami
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Lynn Mikami

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LangChain在技术行业引起了轰动，尤其在构建大型语言模型（LLM）应用方面。但真正让它与众不同的是其创新使用向量存储的方式。本文旨在成为您深入了解LangChain和向量存储如何结合起来创建功能强大、高效和可扩展的LLM应用的指南。

无论您是开发人员寻求构建聊天机器人，还是数据科学家对文本分析感兴趣，都要了解LangChain如何利用向量存储是至关重要的。因此，让我们深入研究并发掘这个黄金搭档的全部潜力。

LangChain是什么？

LangChain是一个尖端框架，旨在促进利用大型语言模型（LLM）开发应用和代理程序。简而言之，它是一个工具包，通过将GPT-3或GPT-4等LLM集成到软件堆栈中，帮助您构建更智能、更响应和更多功能的应用。

  • 为什么重要：在当今数据驱动的世界中，LLM在从自然语言处理到自动客户服务等任务中变得越来越重要。
  • 主要功能：LangChain提供一系列功能，如文档转换、数据嵌入和高级检索方法，使其成为基于LLM的开发的一站式解决方案。

LangChain能用来做什么？

LangChain不仅仅是又一个框架；对于任何使用大型语言模型的开发人员来说，它都是一个创变者。以下是为什么：

  1. 可扩展性：LangChain具备强大的可扩展性，可以处理更大的数据集和更复杂的查询，以满足应用程序的增长需求。
  2. 高效性：得益于与向量存储的集成，LangChain提供了快速的数据检索，这在LLM应用中通常是一个瓶颈。
  3. 灵活性：无论您是构建聊天机器人、推荐引擎还是复杂的自然语言处理工具，LangChain的模块化架构使其非常灵活。
ℹ️

LangChain的主要功能：

  • 文档转换工具：例如TextSplitter可以帮助您准备数据以实现高效的存储和检索。
  • OpenAI集成：LangChain与OpenAI的API无缝集成，使您可以轻松创建和存储嵌入。
  • 高级检索功能：通过Retrieval Augmented Generation (RAG)等功能，LangChain将数据检索提升到了一个新的级别。

如何设置LangChain

预先要求：Python和虚拟环境

在深入了解LangChain之前，您需要处理一些预先要求。第一步是确保您的系统上安装了Python。LangChain与Python 3.6及更高版本兼容。

  • 安装Python：您可以从官方网站 (opens in a new tab)下载最新版本的Python。

  • 设置虚拟环境：为您的项目创建虚拟环境是一个好习惯。这样可以隔离您的项目，避免任何依赖冲突。

以下是设置虚拟环境的方法：

python3 -m venv myenv
source myenv/bin/activate  # 在Windows上，请使用`myenv\Scripts\activate`

连接到PostgreSQL

下一步是设置您的PostgreSQL数据库。LangChain与pgvector扩展一起使用PostgreSQL作为其向量存储。

以下是一个安装pgvector的示例SQL命令：

CREATE EXTENSION pgvector;

配置步骤

最后，您需要配置LangChain与您的PostgreSQL数据库进行连接。这通常涉及设置环境变量或修改配置文件。

以下是将LangChain连接到PostgreSQL的示例Python代码片段：

from langchain import LangChain
 
lc = LangChain(database_url="your_postgresql_database_url_here")

按照这些步骤，您将拥有一个完全功能的LangChain环境，可以构建功能强大的LLM应用。

向量存储在LangChain中的作用

向量存储简介

向量存储是专门设计用于高效处理向量数据的数据库。在LangChain的上下文中，它们作为存储和检索从大型语言模型生成的嵌入的基础。但这些嵌入到底是什么？

  • 嵌入：它们是捕捉文本数据的语义精髓的高维向量。它们是使用LLM生成的，对于文本相似性、聚类和检索等任务非常关键。

  • 为什么使用向量存储：传统数据库无法优化处理高维数据。而向量存储专为处理此类数据而构建，提供更快速和准确的检索。

PostgreSQL和pgvector：无与伦比的黄金搭档

LangChain使用PostgreSQL及其扩展pgvector作为首选向量数据库。以下是它们如何协同工作的简介：

  1. PostgreSQL：这是一种强大的开源对象关系型数据库系统，以其鲁棒性和可扩展性而闻名。

  2. pgvector：这是一个用于PostgreSQL的扩展，它添加了对向量数据类型的支持，实现了高维向量的高效存储和检索。

协同作用：当PostgreSQL和pgvector一起使用时，在LangChain应用程序中存储和管理向量数据提供了无缝体验。

这是一个创建带有向量列的表的示例代码片段：

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

在LangChain中使用向量存储的优势

在LangChain中使用类似PostgreSQL和pgvector的向量存储的优势有很多：

  • 速度：向量存储经过优化，可以快速检索数据，这对于实时应用程序至关重要。

  • 可扩展性：随着应用程序的增长，数据也会增长。向量存储可以有效处理这种增长。

  • 精确性：通过使用最近邻搜索的专用算法，向量存储确保您获得最相关的结果。

通过集成向量存储，LangChain不仅优化了数据存储，还提高了数据检索的效率，使其成为任何LLM应用程序的必备工具。

如何使用LangChain准备和转换文档

文档转换的需求

在将数据存储在向量存储中之前，通常需要将其转换为适合的格式。这就是LangChain的文档转换工具发挥作用的地方。

  • TextSplitter: 这是LangChain中的一个内置工具，它可以帮助您将文档拆分成较小的块，使其更易于管理和检索。

  • 标准化: LangChain还提供文本标准化的功能，这对于确保数据一致性至关重要。

TextSplitter：一个LangChain工具

TextSplitter是LangChain中最有用的文档转换工具之一。它允许您将大型文本文档拆分成更小、更易于管理的片段。在处理大型数据集或长文章时特别有用。

以下是一个示例的Python代码片段，演示如何使用TextSplitter：

from langchain import TextSplitter
 
splitter = TextSplitter()
text = "这里是您的长文本文档..."
chunks = splitter.split(text)

实际示例：准备聊天机器人数据集

假设您正在构建一个聊天机器人，并且有一个庞大的顾客互动数据集。使用LangChain的TextSplitter，您可以将这些互动拆分成更小的块，从而更容易创建嵌入并将其存储在您的向量数据库中。

# 准备聊天机器人数据集的示例代码
from langchain import TextSplitter
 
splitter = TextSplitter()
dataset = ["顾客互动1", "顾客互动2", ...]
transformed_data = [splitter.split(interaction) for interaction in dataset]

现在，您应该很好地理解了LangChain的文档转换工具如何简化数据准备过程，使您能够更轻松地利用向量存储的强大功能。

嵌入：构建块

什么是嵌入？

在机器学习和自然语言处理的世界中，嵌入是捕捉数据语义本质的高维向量。在LangChain中，嵌入作为原始文本数据和存储此数据以进行高效检索的向量存储之间的桥梁。

  • 生成：LangChain与OpenAI的API集成，从您的文本数据生成这些嵌入。

  • 存储：一旦生成，这些嵌入将存储在向量数据库中，以便在需要时检索。

与OpenAI的集成

LangChain与OpenAI的API实现了无缝集成，使其非常容易从文本数据生成嵌入。这非常重要，因为您的嵌入质量可以极大地影响LLM应用程序的性能。

以下是一个使用LangChain和OpenAI生成嵌入的示例Python代码片段：

from langchain import OpenAIEmbedder
 
embedder = OpenAIEmbedder(api_key="您的OpenAI API密钥")
text = "这里是您的文本数据..."
embedding = embedder.generate_embedding(text)

在向量存储中存储嵌入

一旦生成了嵌入，下一步就是将它们存储在您的向量数据库中。在LangChain中，这通常是使用PostgreSQL及其pgvector扩展来完成的。

以下是如何将嵌入插入到PostgreSQL表中的示例：

INSERT INTO embeddings (vector) VALUES ('{您的嵌入这里}');

通过了解嵌入的作用以及它们如何与LangChain和向量存储集成，您将能够构建强大、高效和可扩展的LLM应用程序。

LangChain中的检索增强生成 (RAG)

什么是RAG？

检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，简称RAG）是一种将大型语言模型的能力与高效的数据检索方法相结合的技术。在LangChain中，RAG用于通过从向量存储中检索最相关的文档来增强问答系统的能力。

  • 工作原理：当发出查询时，RAG从向量存储中检索最相关的嵌入，并使用它们生成更准确和与上下文相关的响应。

LangChain如何实现RAG

LangChain对RAG的实现既稳健又高效。它利用向量存储的速度和准确性快速检索最相关的文档，然后用于生成响应。

以下是一个示例的Python代码片段，演示了LangChain的RAG实现：

from langchain import RAGenerator
 
ra_generator = RAGenerator()
query = "这里是您的问题..."
response = ra_generator.generate_response(query)

用例：问答系统

在LangChain中，RAG最常见的应用是在问答系统中。无论是客户服务聊天机器人还是自动化FAQ部分，RAG都确保生成的响应不仅准确，而且与上下文相关。

# 问答系统的示例代码
from langchain import RAGenerator
 
ra_generator = RAGenerator()

questions = ["LangChain是什么？", "向量存储是如何工作的？", ...] responses = [ra_generator.generate_response(question) for question in questions]


## 结论

到目前为止，您应该对LangChain及其对向量存储的创新使用有了全面的了解。从最初的设置到高级功能，LangChain为希望使用大型语言模型构建应用程序的任何人提供了一个强大且可扩展的解决方案。它与PostgreSQL和pgvector的无缝集成使其成为高效的数据存储和检索的理想选择。此外，它的检索增强生成和文档转换工具等高级功能使其成为各种应用程序的多功能框架。

无论您是经验丰富的开发人员还是LLM世界的新手，LangChain都提供了您构建强大、高效、可扩展应用程序所需的工具和资源。所以，请继续，深入LangChain的世界，并发挥您的LLM应用程序的全部潜力。

## 常见问题解答

### LangChain中的向量存储是什么？

LangChain中的向量存储是一种专门设计用于高维向量数据高效处理的数据库。它作为存储和检索从大型语言模型生成的嵌入的基础。

### LangChain使用哪种向量数据库？

LangChain主要使用PostgreSQL以及其扩展pgvector作为其向量数据库。这种组合可以高效地存储和检索高维向量。

### LangChain将数据存储在哪里？

LangChain将数据存储在具有pgvector扩展的PostgreSQL数据库中。这使其能够高效地处理高维向量数据。

### 如何在向量数据库中存储数据？

在LangChain的向量数据库中存储数据涉及以下几个步骤：

1. **生成嵌入**: 使用LangChain的OpenAI集成从文本数据生成嵌入。
  
2. **转换文档**: 使用TextSplitter等文档转换工具准备您的数据。
  
3. **插入数据库**: 使用SQL命令将这些嵌入插入您的PostgreSQL数据库。

这是一个示例SQL命令，用于插入一个嵌入：

```sql
INSERT INTO embeddings (vector) VALUES ('{your_embedding_here}');

通过按照这些步骤，您可以高效地将数据存储在LangChain的向量数据库中。

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