LangChain实战：文档加载、分割与向量存储详解

最新推荐文章于 2025-06-18 17:54:29 发布

AI航海家(Ethan)

最新推荐文章于 2025-06-18 17:54:29 发布

阅读量422

点赞数 3

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： LangChain 文章标签： langchain

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/rootb/article/details/148407798

LangChain 专栏收录该内容

15 篇文章

订阅专栏

LangChain实战：文档加载、分割与向量存储详解

在本文中，我将详细解析如何使用LangChain框架完成文档的加载、文本分割和向量存储的全过程。这是构建基于文档的问答系统、搜索引擎等AI应用的基础步骤。

1. 环境准备与数据加载

首先，我们需要导入必要的库并加载文档数据：

import os
import re
from dotenv import load_dotenv
from langchain_community.document_loaders import TextLoader, DirectoryLoader

# 1.加载数据
loader = TextLoader("Q&A.txt", encoding="utf-8")
documents = loader.load()

在上面的代码中：

我们导入了必要的库，包括os、re、dotenv工具包以及LangChain的文档加载器
使用TextLoader加载单个文本文件，并指定编码为"utf-8"
调用load()方法读取文件内容到documents变量

批量加载文件（可选）

如果需要处理多个文档，可以使用DirectoryLoader：

"""批量加载数据文件
directLoader = DirectoryLoader("day3", glob="**/*.txt", loader_cls=TextLoader, show_progress=True)
documentss = directLoader.load()
"""

这段代码（已被注释）展示了如何：

加载指定目录中的所有txt文件
glob="**/*.txt"指定匹配所有嵌套子目录中的txt文件
show_progress=True参数允许显示加载进度

2. 文本分割

文档加载后，通常需要将其分割成更小的块以便于处理：

from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

# 自带的文本分割器(有可能分的不彻底)
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=0, separator="\n\n", keep_separator=True)

这段代码中：

我们使用CharacterTextSplitter创建了一个文本分割器
chunk_size=500设置每个分块的最大字符数为500
chunk_overlap=0设置分块间不重叠
separator="\n\n"指定使用两个换行符作为分隔符
keep_separator=True表示在分割后保留分隔符

自定义分割方法

我们还展示了两种手动分割文本的方法：

# 手写分割方法
text = re.split(r'\n\n', documents[0].page_content)  # 使用正则表达式分割文本
# segments = text_splitter.split_text(documents[0].page_content)  # 使用自定义的文本分割器
segments_documents = text_splitter.create_documents(text)
print(len(segments_documents))  # 打印分割后的段落数量

这里：

使用正则表达式re.split()根据空行分割原始文档
使用分割器的create_documents()方法将文本列表转换为Document对象列表
打印分割后的段落数量，便于我们了解分割效果

3. 向量存储

最后，我们需要将分割后的文本转换为向量并存储，以便后续检索：

from langchain_community.embeddings import DashScopeEmbeddings
from langchain_redis import RedisConfig, RedisVectorStore

load_dotenv()
# 阿里云百炼平台的向量模型
embedding = DashScopeEmbeddings(model="text-embedding-v3", dashscope_api_key=os.getenv("ALY_EMBADING_KEY"))
redis_url = "redis://localhost:6379"  # Redis数据库的连接地址

config = RedisConfig(
    index_name="my_index2",  # 索引名称
    redis_url=redis_url,  # Redis数据库的连接地址
)

# 创建向量存储实例
vector_store = RedisVectorStore(embedding, config=config)
# 添加文本到向量存储
vector_store.add_documents(segments_documents)