LangChain中的向量数据库抽象基类－VectorStore

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前言

  LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。LangChain 为处理语言模型所需的组件提供模块化的抽象。LangChain 还为所有这些抽象提供了实现的集合。
  本文主要记录LangChain_Core代码包中提供的一个VectorStore的基础抽象类，其中定义的几个常用的操作向量数据库的方法。

一、原型定义

二、常用说明

1、添加或更新文档

  在向量库中添加或更新文档。

add_documents(self, documents: list[Document], * * kwargs: Any) - > list[str]

入参：

• documents：要添加到向量库的文档。
• kwargs：其他关键字参数。
    如果kwargs包含id并且文档包含id，kwargs中的id将获得优先权。

返回值：
  添加文本的ID列表。

异常：
  ValueError：如果ID的数量与文档的数量不匹配。

2、添加或更新文本

  在嵌入中运行更多文本并添加到向量库中。

add_texts(self, texts: Iterable[str], metadatas: Optional[list[dict]] = None,