使用LangChain实现高效数据检索：深入理解向量存储和检索器

引言

在现代的AI应用中，特别是那些需要结合大语言模型（LLM）进行推理的场景下，数据检索扮演了至关重要的角色。LangChain提供的向量存储（Vector Store）和检索器（Retriever）抽象，使得复杂数据的检索和处理变得更加灵活和高效。在这篇文章中，我们将介绍LangChain中这些强大工具的基本概念、实现方法，以及它们在实际应用中的潜在挑战与解决方案。

主要内容

文档（Documents）

LangChain的文档抽象化为一个单元的文本及其关联的元数据。每个文档对象都有两个主要属性：

• page_content: 字符串形式的文档内容。
• metadata: 包含文档相关信息的字典，比如文档来源等。

from langchain_core.documents import Document

documents = [
    Document(
        page_content="Dogs are great companions, known for their loyalty and friendliness.",
        metadata={
   
   "source": "mammal-pets-doc"},
    )