使用Fleet AI Embedddings实现LangChain文档检索系统

随着AI技术的飞速发展，高效的文档检索系统变得尤为重要。最近，Fleet AI 团队发布了一组高质量的嵌入数据集，涵盖了最受欢迎的1200种Python库及其文档。这为我们开发一个基于LangChain文档的检索系统提供了良好的基础。在本文中，我们将探讨如何利用这些嵌入来构建一个简单的文档检索与代码生成链。

技术背景介绍

Fleet AI 提供的嵌入数据集中，包括了LangChain的文档和API参考，这些嵌入经过精细的处理，能帮助开发者进行高效的文档检索和代码生成。LangChain 是一个用于构建生成式AI应用的强大工具，其文档被Fleet AI团队以嵌入的形式提供，使得自动化检索和使用成为可能。

核心原理解析

在嵌入过程中，Fleet AI 团队首先对长文档进行了分块处理（chunking），染生成对应的文档嵌入向量。通过对这些向量的检索，可以匹配到相关的文档片段，并结合LangChain的功能进一步处理这些信息。我们使用FAISS等向量存储工具来存储和检索这些嵌入数据。

代码实现演示

接下来，我们将介绍如何使用Fleet AI提供的嵌入数据，实现一个基础的LangChain文档检索系统。

安装必要的包

%pip install --upgrade --quiet langchain fleet-context langchain-openai pandas faiss-cpu

加载必要的模块

import pandas as pd
from langchain.retrievers import MultiVectorRetriever
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_core.documents import Document
from langchain_core.stores import BaseStore
from langchain_core.vectorstores import VectorStore
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

加载Fleet检索器函数

def load_fleet_retriever(
    df: pd.DataFrame,
    *,
    vectorstore_cls: Type[VectorStore] = FAISS,
    docstore: Optional[BaseStore] = None,
    **kwargs: Any,
):
    vectorstore = _populate_vectorstore(df, vectorstore_cls)
    if docstore is None:
        return vectorstore.as_retriever(**kwargs)
    else:
        _populate_docstore(df, docstore)
        return MultiVectorRetriever(
            vectorstore=vectorstore, docstore=docstore, id_key="parent", **kwargs
        )

加载嵌入数据并构建检索器

from context import download_embeddings

df = download_embeddings("langchain")
vecstore_retriever = load_fleet_retriever(df)

# 执行检索操作
vecstore_retriever.invoke("How does the multi vector retriever work")

应用场景分析

这种文档检索系统可以广泛应用于自动化代码生成、技术文档答疑等场景。特别是在生成式AI开发中，通过检索和匹配文档中准确的信息，可以大大提高代码生成的准确性和效率。

实践建议

• 使用嵌入向量进行检索时，应注意选择合适的向量存储工具，如FAISS，以保证检索速度和精度。
• 在进行文档检索时，可以通过调整检索参数（如返回文档数量）来优化结果。
• 定期更新嵌入数据，以保持与最新文档的一致性。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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