使用LangChain实现向量存储与检索

在处理复杂的自然语言处理任务时，通过结合向量存储与检索技术，我们可以有效地增强大语言模型（LLM）的推理能力。LangChain提供了一套强大的工具来实现这些功能。本文将带您深入了解LangChain中的向量存储和检索抽象，并通过代码示例展示如何将它们集成到实际应用中。

技术背景介绍

向量存储和检索是LLM工作流中重要的组成部分，特别是在检索增强生成（RAG）应用中。通过将文本数据表示为向量，我们能够在海量数据中快速检索出与查询相关的内容。这一过程对于需要依据上下文信息进行推理的应用至关重要。

核心原理解析

文档（Documents）

在LangChain中，Document是一个基本的抽象，用于表示文本单元及其相关的元数据。每个文档包含以下两个属性：

• page_content: 表示文本内容的字符串。
• metadata: 用于存储文档来源等附加信息的字典。

向量存储（Vector Stores）

向量存储通过将文本转换为数值向量来实现。通过向量相似度度量，我们可以在存储中找到与查询相似的内容。实现这一目标的关键在于嵌入模型，它决定了文本数据如何转换为数值向量。

检索器（Retrievers）

检索器是可以被整合到LangChain表达式语言链中的组件。它们实现了一组标准的方法，用于根据不同的策略从向量存储中检索文档。

代码实现演示

以下是使用LangChain库进行向量存储和检索的代码示例：

第一步：设置环境与生成文档

!pip install langchain langchain-chroma langchain-openai

from langchain_core.documents import Document

documents = [
    Document(