LangChain4J 向量存储和嵌入模型使用教程

LangChain4J 向量存储与嵌入模型教程
最新推荐文章于 2025-09-17 23:00:03 发布
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LangChain4J 向量存储和嵌入模型使用教程

目录

1. 向量存储和嵌入概述

1.1 基本概念

向量存储和嵌入是现代 AI 应用的核心组件，特别是在实现语义搜索和检索增强生成（RAG）系统中：

检索过程
嵌入过程
嵌入模型
查询向量
相似度搜索
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文档分割
嵌入模型
向量表示
原始文本
向量存储
查询文本

1.2 LangChain4J 向量架构

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​ 之前我们使用的是InMemoryEmbeddingStore作为向量存储，但是不建议在生产中使用基于内存的向量存储。因此这里我们使用Pinecone作为向量数据库。​ 访问官方网站、注册、登录、获取apiKey且配置在环境变量中。默认有2GB的免费存储空间。
12. LangChain4j + 向量数据库操作详细说明
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Redis Stack是Redis的扩展，它提供了一系列功能的扩展扩展，比如，全文搜索、文档数据库、时间序列数据、图形数据和矢量搜索等。Redis Stack Server，由 Redis，RedisSearch，RedisJSON，RedisGraph，RedisTimeSeries 和 RedisBloom 组成RedisInsight，官方提供的强大的redis客户端工具Redis Stack 客户端 SDK，包括Java、JavaScript、Python。
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### 如何在LangChain4j中实现向量相似度计算 在LangChain4j中，`EmbeddingStore` 是用于管理向量数据的核心组件之一。它可以存储由不同嵌入模型生成的向量，并提供高效的查询功能以计算向量间的相似度[^1]。 以下是基于LangChain4j框架的一个简单示例，展示如何创建 `EmbeddingStore` 并执行向量相似度计算： #### 创建 EmbeddingStore 和加载嵌入模型 首先，初始化一个支持特定嵌入模型的 `EmbeddingStore` 实例。LangChain4j 支持多种嵌入模型，因此可以根据需求选择合适的模型。 ```java import ai.langchain.embeddings.Embedding; import ai.langchain.embeddings.EmbeddingStore; public class VectorSimilarityExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 初始化 EmbeddingStore (假设使用 MiniMax 嵌入模型作为例子) String modelName = "mini-max-model"; // 替换为实际使用的模型名称 EmbeddingStore store = new EmbeddingStore(modelName); // 加载或定义嵌入模型 Embedding embeddingModel = store.getEmbeddingModel(); } } ``` #### 存储向量并进行相似度检索 一旦 `EmbeddingStore` 被成功初始化，可以将其用于存储向量以及执行相似度查询操作。 ```java // 定义一些测试文本及其对应的嵌入向量 String text1 = "机器学习是一门研究计算机算法的学科"; String text2 = "深度学习是机器学习的一种形式"; // 将文本转换成嵌入向量 double[] vector1 = embeddingModel.generate(text1); double[] vector2 = embeddingModel.generate(text2); // 添加向量到 EmbeddingStore 中 store.addVector("id_1", vector1); // id_1 表示第一个向量的唯一标识符 store.addVector("id_2", vector2); // id_2 表示第二个向量的唯一标识符 // 查询与某个给定向量最相似的其他向量 double[] queryVector = embeddingModel.generate("什么是机器学习"); List<String> similarIds = store.findMostSimilar(queryVector, 2); // 返回前两名最相似的结果 System.out.println(similarIds); // 输出匹配的向量 ID 列表 ``` 以上代码展示了如何通过 LangChain4j 的接口完成以下任务： - 使用指定的嵌入模型将输入文本转化为高维空间中的稠密向量； - 将这些向量保存至 `EmbeddingStore` 数据库以便后续访问； - 执行最近邻搜索以找到与目标向量最为接近的一组候选对象[^1]。 值得注意的是，在实际部署过程中可能还需要考虑诸如性能优化、分布式架构设计等问题。此外，关于具体选用哪种类型的嵌入模型，则取决于应用场景的具体需求[^2]。 ---
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