Guardrails文档存储功能：管理LLM交互上下文数据
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gu/guardrails 在当今AI驱动的应用中，Guardrails文档存储功能为大型语言模型提供了强大的上下文数据管理能力。这个功能通过智能的文档存储系统，让LLM能够记住对话历史、检索相关信息，从而提供更连贯、更准确的响应。🚀
什么是Guardrails文档存储？
Guardrails的文档存储是一个专门设计用于管理LLM交互上下文的系统。它能够：
- 存储文档内容：支持PDF、Word等各种文档格式
- 维护对话历史：记录用户与LLM的完整交互过程
- 快速检索信息：基于向量相似度的高效搜索
- 关联元数据：为每个文档和页面添加丰富的描述信息
文档存储的核心架构
Guardrails文档存储采用分层架构设计：
文档抽象层
- Document类：封装文档的基本信息，包括唯一ID、页面内容和元数据
- Page类：表示文档中的单个页面，包含文本内容和位置坐标
向量数据库集成
- VectorDBBase：提供向量存储和相似度搜索功能
- FAISS支持：本地高效的向量相似度计算
如何使用文档存储功能？
添加文档到存储
通过add_document方法，你可以轻松将文档添加到存储系统中。系统会自动处理文档的分页、向量化等复杂操作。
文本搜索与检索
文档存储支持基于语义的相似度搜索：
# 搜索与查询文本相似的页面
results = document_store.search("查询文本", k=5)
实际应用场景
智能聊天机器人
在聊天机器人应用中，文档存储功能能够：
- 记住用户的对话历史
- 检索相关的知识库内容
- 提供基于上下文的连贯响应
文本到SQL转换
在Text2SQL应用中，文档存储管理：
- 数据库schema信息
- 查询历史记录
- 相关业务文档
高级功能特性
元数据关联
每个文档和页面都可以关联丰富的元数据，包括：
- 文档来源信息
- 创建时间和修改时间
- 自定义的业务标签
阈值搜索
除了基本的相似度搜索，还支持带阈值的精确搜索：
# 只返回相似度超过阈值的结果
high_confidence_results = document_store.search_with_threshold(
"查询文本", threshold=0.8, k=3
)
为什么选择Guardrails文档存储？
简单易用
- 直观的API设计
- 自动处理向量化过程
- 无需复杂的配置
高性能
- 本地向量数据库
- 高效的相似度计算
- 支持批量操作
开始使用
要开始使用Guardrails文档存储功能，只需导入相关模块：
from guardrails.document_store import DocumentStoreBase, Document
通过这个强大的文档存储系统，你可以为LLM应用构建完整的上下文管理能力，确保每次交互都基于充分的历史信息和相关知识。🎯
Guardrails文档存储不仅简化了上下文数据的管理，更重要的是为构建智能、连贯的AI应用提供了坚实的基础设施。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
