深入探索 Voyage AI 嵌入模型与语义检索应用

技术背景介绍

在大规模语言模型（LLM）中，“嵌入”是一个重要的概念，它将文本转换为高维向量空间，用于捕获文本的语义特征。Voyage AI 提供了一套先进的嵌入模型，支持不同领域的应用场景，例如法律、代码、财务等。通过这些嵌入模型，我们可以实现高效的语义检索功能，例如通过最近邻搜索找到与查询最相关的文档。

本文将会带你实践如何使用 Voyage AI Embeddings 和 KNNRetriever 构建一个语义检索系统。

核心原理解析

Voyage AI 的嵌入模型通过深度学习技术将文本语义映射到向量空间中。向量之间的 余弦相似度 用来衡量语义的相关性。基于这个原理，我们能够构建语义检索系统：

1. 文档嵌入：将所有文档转换为嵌入向量。
2. 查询嵌入：将用户输入的查询转换为嵌入向量。
3. 相似度计算：计算查询与所有文档之间的余弦相似度。
4. 最近邻搜索：找到与查询最相关的文档。

Voyage AI 提供多个嵌入模型，可以根据场景选择合适的模型，例如 voyage-law-2 用于法律领域语义检索。

代码实现演示

下面是代码示例，展示如何加载 Voyage AI 的嵌入模型并实现语义检索。

安装依赖

在开始前，请确保已经安装 Voyage AI 的 LangChain 插件：

pip install langchain-voyageai

嵌入文档与查询

首先，我们需要嵌入文档和查询。

from langchain_voyageai import VoyageAIEmbeddings

# 初始化嵌入模型，支持多个领域，如法律、代码、金融等
embeddings =<