探索Weaviate：如何利用开源向量数据库实现高效数据查询

引言

在当今数据驱动的世界中，向量数据库如Weaviate成为了存储和管理复杂数据的关键工具。Weaviate是一个开源的向量数据库，它不仅可以存储数据对象，还能存储来自您喜爱的机器学习模型的向量嵌入，并无缝扩展到数十亿个数据对象。本篇文章将通过一个实际的示例演示如何将SelfQueryRetriever与Weaviate向量存储结合使用，帮助您更高效地处理数据查询任务。

主要内容

创建Weaviate向量存储

首先，我们需要创建一个Weaviate向量存储，并用一些数据初始化它。在这篇文章中，我们将使用一组电影摘要作为示例数据。

安装必要的包

确保已经安装lark和weaviate-client包。

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

初始化向量存储

接下来，使用langchain库的相关模块来创建向量存储和处理文本嵌入。

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 mayhe