使用Fleet AI Embeddings构建强大的文档检索系统

引言

在现代软件开发中，能够快速检索和利用文档变得至关重要。Fleet AI Context提供了一套高质量的嵌入数据集，涵盖了1200个最流行和开放的Python库及其文档。这篇文章将介绍如何利用这些嵌入来构建一个文档检索系统，并进一步应用于简单的代码生成链。

主要内容

嵌入的基础

Fleet AI将长文档划分为多个部分，然后对这些部分进行嵌入。这使我们能够检索到更精细的文档片段，而不仅仅是整个页面。

构建检索系统

使用langchain和fleet-context库，我们可以设置一个检索系统来搜索文档嵌入。以下是主要步骤：

下载并加载嵌入

from context import download_embeddings

df = download_embeddings("langchain")

设置检索器

我们需要定义一个加载函数来从DataFrame创建向量存储和检索器。

from typing import Any, Optional, Type
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