使用 DocArray 进行多模态数据处理

最新推荐文章于 2025-11-29 16:24:14 发布

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在如今海量数据的时代，不同类型的数据混合处理已变得不可或缺。本文将探讨如何使用 DocArray 库高效处理各种多模态数据，例如文本、图像、音频、视频和3D网格等。

技术背景介绍

DocArray 是一个专为处理嵌套的、非结构化的、多模态数据传输而设计的库。它为深度学习工程师提供了一种Python化的API，使其能够高效地处理、嵌入、搜索、推荐、存储和传输多模态数据。

核心原理解析

DocArray 通过创建简洁的API接口，允许用户以统一的方式处理不同类型的数据。无论是文本，图像还是其他类型数据，DocArray都能帮助你管理其生命周期和存储结构。

代码实现演示

在这里，我们将安装DocArray库，并演示如何通过它进行简单的多模态数据存储和检索。

安装 DocArray

首先，我们需要安装 docarray Python 包：

pip install docarray

使用示例

下面的代码展示了如何使用DocArray提供的In-Memory和HNSW向量存储进行多模态数据处理。我们将使用 langchain_community 中的模块。

# 导入 DocArray 的 HNSW 搜索功能
from langchain_community.vectorstores import DocArrayHnswSearch

# 使用 HNSW 模型创建一个简单的存储
def create_hnsw_store():
    # 假设我们有一些数据要存储和搜索
    data = [
        {"text": "This is a sample text", "embedding": [0.1, 0.2, 0.3]},
        {"text": "Another example", "embedding": [0.2, 0.3, 0.4]},
    ]

    # 创建 HNSW 向量存储
    store = DocArrayHnswSearch()

    # 将数据添加到存储中
    for entry in data:
        store.add(entry["embedding"], entry)

    # 进行简单的搜索
    query = [0.15, 0.25, 0.35]
    results = store.search(query, limit=1)

    # 输出搜索结果
    for result in results:
        print("Found:", result["text"])

# 运行函数
create_hnsw_store()