深入理解向量存储和检索器：LangChain中的核心概念与实践

最新推荐文章于 2025-05-10 00:25:05 发布

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#langchain #python

深入理解向量存储和检索器：LangChain中的核心概念与实践

引言

在人工智能和自然语言处理领域，高效地存储和检索大量文本数据是一个关键挑战。LangChain提供了强大的向量存储（Vector Store）和检索器（Retriever）抽象，使开发者能够轻松地在LLM工作流中集成数据检索功能。本文将深入探讨这些概念，并通过实际代码示例展示如何在项目中应用它们。

主要内容

1. 文档（Document）

在LangChain中，Document是一个基本抽象，用于表示一个文本单元及其相关元数据。它包含两个主要属性：

page_content：存储文本内容的字符串
metadata：包含任意元数据的字典

让我们创建一些示例文档：

from langchain_core.documents import Document

documents = [
    Document(
        page_content="Dogs are great companions, known for their loyalty and friendliness.",
        metadata={
   
   "source": "mammal-pets-doc"},
    ),
    Document(
        page_content="Cats are independent pets that often enjoy their own space.",
        metadata={
   
   "source": "mammal-pets-doc"},
    ),
    Document(
        page_content="Goldfish are popular pets for beginners, requiring relatively simple care.",
        metadata=