使用Weaviate和LangChain构建自查询检索器

在本教程中，我们将探索如何使用Weaviate构建一个自查询检索器，并利用LangChain增强其功能。Weaviate是一个开源的向量数据库，适合存储机器学习模型的向量嵌入，而LangChain提供了一系列工具来增强自然语言处理的能力。

1. 技术背景介绍

随着机器学习和AI技术的进步，处理和存储大量非结构化数据的需求日益增加。Weaviate充当了一个强大的向量数据库，可以扩展到存储亿万级的数据对象，为各种AI应用提供支持。结合LangChain的自查询检索功能，我们可以轻松地从海量数据中提取有价值的信息。

2. 核心原理解析

自查询检索器允许通过理解自然语言查询，从数据集中准确提取相关文档。我们将利用OpenAI生成的向量嵌入和Weaviate的存储能力来实现这一功能。

3. 代码实现演示

安装必要的库

首先，确保安装所有必要的软件包：

%pip install --upgrade --quiet lark weaviate-client

创建Weaviate向量存储

接下来，我们创建一个Weaviate向量存储，并用一组电影摘要来进行初始化：

from langchain_community.vectorstores import Weaviate
from langchain_core.documents import Document
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

embeddings = OpenAIEmbeddings()

docs = [
    Document(
        page_content="A bunch of scientists bring back dinosaurs and mayhem breaks loose",
        metadata={"year": 1993, "rating": 7.7, "genre": "science fiction"},
    ),
    # ... (其他文档)
]

# 初始化Weaviate向量存储服务
vectorstore = Weaviate.from_documents(
    docs, embeddings, weaviate_url="http://127.0.0.1:8080"
)

创建自查询检索器

设置元数据字段信息，并实例化检索器：

from langchain.chains.query_constructor.base import AttributeInfo
from langchain.retrievers.self_query.base import SelfQueryRetriever
from langchain_openai import OpenAI

metadata_field_info = [
    AttributeInfo(name="genre", description="The genre of the movie", type="string or list[string]"),
    # ... (其他字段信息)
]
document_content_description = "Brief summary of a movie"
llm = OpenAI(temperature=0)

retriever = SelfQueryRetriever.from_llm(
    llm, vectorstore, document_content_description, metadata_field_info, verbose=True
)

测试检索器功能

我们可以输入查询进行实际测试：

# 查询示例
retriever.invoke("What are some movies about dinosaurs")

结果将展示与恐龙相关的电影。

4. 应用场景分析

这种自查询检索器可以广泛应用于电影推荐系统、搜索引擎优化、数据分析和智能问答系统。它能够处理复杂的自然语言查询，并根据上下文和元数据提供精确的回答。

5. 实践建议

1. 调整向量数据库配置以优化性能。
2. 使用适当的向量嵌入模型提升匹配精度。
3. 定期更新数据集以保持信息的时效性。

结束语：如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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