向量存储和提示模板的分步教程 Python

最新推荐文章于 2025-10-31 10:07:15 发布

夜色恬静一人

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本文提供了一步步的Python教程，讲解如何使用向量存储（如列表）进行数值操作，并介绍了提示模板的概念，以提高代码复用性。通过示例展示向量存储在数据处理中的应用，以及如何结合提示模板简化代码。

向量存储和提示模板的分步教程 Python

在Python编程中，向量存储和提示模板是两个非常有用的概念。向量存储是指将一系列数值存储在一个容器中，而提示模板是一种方法，通过在代码中定义模板，来生成具有相同结构的代码片段。这篇文章将为您提供关于如何在Python中使用向量存储和提示模板的详细教程，并附上相应的源代码。

向量存储

在Python中，我们可以使用列表来实现向量存储。列表是一种有序的可变容器，可以存储多个元素。下面是一个简单的例子，展示了如何创建和使用一个向量存储：

# 创建一个向量存储
vector = [1, 2, 3, 4, 5

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深入解析如何使用Python实现高效的向量存储与检索：基于LangChain框架的最佳实践

m0_57781768的博客

09-03

211

向量存储是一种专门用于存储和检索嵌入向量的数据结构。在自然语言处理任务中，文本数据通常是非结构化的，通过嵌入模型（如OpenAI、BERT等）将这些文本转化为向量后，我们可以将这些向量存储在向量存储中。随后，当有新的查询时，我们可以将查询也转化为向量，然后在存储中找到与其最相似的向量，进而检索出相关的文本数据。本文详细介绍了如何在Python中使用LangChain框架实现向量存储和检索，并探讨了多种性能优化技巧和实际应用中的挑战与解决方案。

构建您的第一个 LLM 应用程序所需了解的一切：文档加载器、嵌入、向量存储和提示模板的分步教程

iCloudEnd的博客

07-15

253

为什么我们需要法学硕士微调与上下文注入什么是LangChain？“LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。因此，LangChain 是一个 Python 框架，旨在支持创建各种 LLM 应用程序，例如聊天机器人、摘要工具以及基本上任何您想要创建以利用 LLM 功能的工具。该库结合了我们需要的各种组件。我们可以将这些组件连接到所谓的链中。Langchain最重要的模块是（Langchain，2023）：模型：各种模型类型的接口提示：提示管理、提示优化、提示序列化。

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向量数据库搭建&提示词优化

宝哥的博客

11-21

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线性表的顺序储存结构（向量）（一）

cedille的博客

11-27

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线性表的顺序储存（向量存储）：指的是用一组地址连续的存储单元一次存储线性表的数据元素。由于线性表的所有数据元素均属同一类型，所以每个元素在存储器中占用的空间大小相同。假设向量的第一个元素存放的地址用LOC(A1)表示，每个元素占用的空间大小为L个字节，则元素Ai的存放地址为： LOC(Ai）=LOC(A1）+L X (i-1）在高级语言环境中，通常利用数组来表示线性表的顺序存储结构。，这

【LangChain】向量存储(Vector stores)

山鬼谣的专栏

07-31

1万+

加载数据通过embed，转成向量存储查询条件进行embed在3的基础上，再进行向量存储库的搜索。

大语言模型怎么写好提示词，看这篇就够了

python1222_的博客

06-01

2394

对于任何输入，大语言模型都会给出相应的输出，这些输入都可以成为提示词，通常，提示词由指令和输入数据组成，指令是任务，输入数据是完成的要求，其中指令应该明确，用词不能模棱两可，并可以提供清晰、详细的上下文内容，提供的内容越精确，模型的生成效果也会越好。对于复杂的任务，通过增加背景提示、让大模型扮演角色身份，给定示例，以及输出要求，都可以提高输出的效果。其中，背景提示可以是事件的背景，如我正在写一份调研报告，输入任务背景有助于让模型生成符合我们期望的答案；

15、向量存储、检索及智能代理技术全解析

最新发布

c6d7e8f9g的博客

10-31

本文深入解析了向量存储与检索技术及智能代理在生成式AI应用中的核心作用。涵盖AWS提供的多种向量存储方案，如OpenSearch、Aurora PostgreSQL和Kendra，并结合FAISS与LangChain展示了向量检索、元数据过滤、检索链构建及MMR重排序的实现方法。进一步介绍了智能代理与ReAct框架如何通过思维链推理和工具调用实现复杂任务自动化。文章还分析了技术应用场景、选型建议及未来发展趋势，帮助开发者构建高效、智能的上下文感知系统。

15、向量存储、检索与智能代理在AWS中的应用

http9protocoller的博客

09-24

本文深入探讨了在AWS平台上实现向量存储、检索与智能代理的技术方案。介绍了Amazon OpenSearch、Aurora/RDS for PostgreSQL及Amazon Kendra等向量存储选项的特点与适用场景，并结合FAISS和LangChain演示了嵌入生成、向量检索、元数据过滤及检索链构建的完整流程。文章还详细解析了基于ReAct框架的智能代理工作机制，展示了其在旅行规划、金融服务、医疗保健等领域的应用潜力，强调了通过检索增强生成（RAG）和结构化推理提升大语言模型上下文感知能力的重要性。

如何创建和查询向量存储：全面指南

afTFODguAKBF的博客

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本文介绍了如何创建和查询向量存储，并提供了相关代码示例和解决方案。LangChain文档OpenAI API参考FAISS文档Chroma文档LanceDB文档。

【python语言学习】(一)向量、矩阵和数组

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向量、矩阵和数组1.0简介1.1创建一个向量1.2创建一个矩阵1.3创建一个稀疏矩阵 1.0简介向量(vector）矩阵(matrice）张量(tensor）行(row）列(column) 1.1创建一个向量 import numpy as np vector_row = np.array([1, 2, 3]) vector_column = np.array([[1], [2], [3]]) 1.2创建一个矩阵 (●’◡’●)通过二维数组来创建一个矩阵三行两列???? import nu

python学习之路（二） python向量和数据

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numpy是python中高效进行数据操作的一个模块，用 import numpy as np 导入。 numpy默认生成一个向量。以下是常用生成数字的命令。 np.zeros #生成元素都是0的对象 np.ones #生成元素都是1的对象 np.random.randn #生成标准整体分布的数字（均值为1，标准差为1） np.arange #生成一些区间数字，3个...

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Python中的向量【课程性质：大数据分析】 1. 实验目标向量向量运算向量子集 2. 实验对象 Python基础学习对象：本科学生、研究生、人工智能、算法相关研究者、开发者大数据分析 3. 实验步骤步骤1 向量向量是数字、字符或逻辑数据(一维数组)的字符串。换句话说，向量是存储分组数据的简单工具。在Python中, 你通过中括号[ ]来创建一个向量. 将向量元素用逗号分隔在括号之间。在将来，向量将非常有用，因为它们允许您轻松地对一系列数据应用操作。注意，向量中的项必须是同一个

GraphRAG 中如何实现向量存储的增量更新？

10-18

<think>嗯，用户想了解GraphRAG中向量存储增量更新的具体实现方法。这个问题其实很有深度，因为根据之前的讨论，GraphRAG的增量更新比普通RAG更复杂。用户应该是在开发或研究GraphRAG应用时遇到了知识库更新的实际问题。用户提供的引用材料很关键。引用[^1]明确指出目前Microsoft GraphRAG框架尚未实现增量更新，引用[^2]则提到GraphRAG可以通过大模型进行实体关系抽取。这说明要实现增量更新，需要自己设计解决方案。我注意到用户之前问过清空vector_store的方法，现在转向增量更新，可能是想建立完整的数据更新流程。考虑到GraphRAG的双重数据结构（图数据库+向量库），增量更新需要分两步解决：首先是图结构的增量更新，然后是向量索引的更新。关于图结构更新，用户可能忽略了引用[^2]的重要提示：GraphRAG支持通过prompt模板调用大模型进行NER和RE，这正是增量处理的核心。这意味着不需要全量重新训练模型，只要设计好增量处理流程即可。至于向量存储部分，虽然GraphRAG框架本身没提供增量接口，但底层向量库（如ChromaDB）通常支持增量更新。需要把新增文本的实体关系抽取结果转换成向量再增量写入。这里要注意社区识别算法可能需要重新运行，因为新增节点可能改变社区结构。用户可能还面临一个隐藏问题：如何保证增量更新时新旧知识的一致性。这需要设计版本管理或冲突解决机制，不过用户当前还没提到这点，暂时可以不展开。最后生成的三个相关问题都切中要害：增量更新的难点正是社区检测和数据一致性，而向量库兼容性决定了方案选择。特别是社区检测算法这块，用户如果处理社交网络类数据会特别需要。 </think>在 GraphRAG 中实现向量存储的增量更新需要结合知识图谱的增量更新机制，以下是**分步解决方案**： --- ### 一、增量更新核心原理 GraphRAG 的增量更新需同时处理**图结构**和**向量存储**： 1. **图结构更新**：通过大模型实时抽取新增文档的实体关系（NER/RE），更新图数据库[^2] 2. **向量存储更新**：仅对新生成的社区摘要（Community Summaries）进行向量化 > "后期新增数据可通过提示词模板提取实体关系，无需重新训练模型" —— 这是增量更新的关键基础[^2] --- ### 二、具体实现步骤 #### 步骤 1：增量提取知识单元 ```python # 使用大模型抽取新增文档的实体关系 from graphrag import EntityExtractor new_docs = ["新增文档内容..."] extractor = EntityExtractor(prompt_template="自定义NER/RE模板") new_entities = extractor.process_documents(new_docs) # 输出: [{"entity": "A", "relation": "属于", "target": "B"}] ``` #### 步骤 2：更新图数据库 ```python # 将增量数据写入图数据库（以Neo4j为例） from neo4j import GraphDatabase driver = GraphDatabase.driver("bolt://localhost:7687", auth=("user", "pwd")) with driver.session() as session: for item in new_entities: session.run( "MERGE (a:Entity {name: $e1}) " "MERGE (b:Entity {name: $e2}) " "MERGE (a)-[r:RELATION {type: $rel}]->(b)", e1=item["entity"], e2=item["target"], rel=item["relation"] ) ``` #### 步骤 3：增量更新向量存储 ```python # 仅重新生成受影响社区的摘要并更新向量 from graphrag import CommunityDetector, VectorStore # 1. 检测受影响的社区 communities = CommunityDetector(driver).detect_affected_communities(new_entities) # 2. 生成新社区摘要 new_summaries = [generate_community_summary(c) for c in communities] # 用LLM生成摘要 # 3. 增量更新向量库 vector_store = VectorStore("chromadb") # 假设使用ChromaDB vector_store.upsert( documents=new_summaries, ids=[f"community_{c.id}" for c in communities] # 覆盖旧社区向量 ) ``` --- ### 三、关键技术点 1. **社区级更新** 仅更新受影响的社区摘要向量（而非全量数据），满足增量更新要求： $$ \Delta V = \sum_{c \in C_{\text{affected}}} \text{embed}(S_c) $$ 其中 $C_{\text{affected}}$ 是受影响的社区集合，$S_c$ 是新社区摘要 2. **向量库兼容性** 支持的向量数据库需实现 `upsert` 接口： | 向量库 | 增量更新方法 | |--------------|----------------------| | **ChromaDB** | `collection.upsert()`| | **FAISS** | 需重建索引 | | **LanceDB** | `table.add() + 版本管理` | 3. **社区变化处理** 当新增实体导致社区结构变化时，需： - 重新运行社区检测算法（如 Louvain） - 更新社区关系图谱 - 重新生成受影响社区的摘要 --- ### 四、注意事项 1. **一致性保障** 建议在图数据库更新和向量写入间添加事务锁，避免查询时出现中间状态 2. **性能优化** 批量处理增量文档（如每积累 50 篇更新一次） 3. **向量冲突解决** 使用 `upsert` 而非 `add` 避免重复向量 > "GraphRAG 在处理大规模数据时仍能保持良好性能"[^2] —— 增量更新机制是此优势的重要支撑 ---