使用Weaviate和LangChain构建自查询检索器

最新推荐文章于 2025-07-02 16:27:57 发布
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#langchain #python

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
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bBADAS
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