探索LangChain的向量存储与检索器：让数据检索更智能化

引言

在现代的人工智能应用中，尤其是对于需要处理大量非结构化数据的应用，利用向量存储和检索器来增强数据检索能力变得越来越重要。本文将带您深入了解LangChain的向量存储与检索器的抽象，帮助您更好地将它们集成到大语言模型（LLM）工作流中，尤其是在增强检索生成（RAG）等应用场景中。

主要内容

文档概念

LangChain提供了一个统一的文档抽象，用于表示文本单元及其元数据。一个文档包含两个属性：

• page_content: 字符串，表示文档内容。
• metadata: 字典，用于捕捉文档的来源、与其他文档的关系等信息。

向量存储

向量存储是存储和检索非结构化数据的一种常见方法。LangChain的VectorStore对象提供了将文本及文档对象添加到存储和使用相似性度量进行查询的方法。我们将展示如何使用Chroma技术实现向量存储。

from langchain_core.documents import Document
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings