充分利用Weaviate：如何使用自查询检索器处理海量向量数据

最新推荐文章于 2025-09-11 04:19:03 发布

原创

最新推荐文章于 2025-09-11 04:19:03 发布 · 521 阅读

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#windows #python

引言

在数据驱动的时代，如何高效地存储和查询海量数据成为每个开发者面临的挑战。Weaviate作为一款开源的向量数据库，提供了存储数据对象和向量嵌入的便利，并能够无缝扩展到数十亿个数据对象。本文将详细介绍如何创建Weaviate向量存储，并演示SelfQueryRetriever的应用。

主要内容

创建Weaviate向量存储

首先，我们需要创建一个Weaviate向量存储并用数据进行初始化。以下是一个小型演示数据集，包含了一些电影的摘要。

安装必要的包

在开始之前，请确保安装以下Python包：

%pip install --upgrade --quiet lark weaviate-client

初始化向量存储

from langchain_community.vectorstores import Weaviate
from langchain_core.documents import Document
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

# 初始化OpenAI Embeddings
embeddings = OpenAIEmbeddings()

# 创建示例文档集
docs = [
    Document(
        page_content=