[使用Weaviate和LangChain构建强大的AI应用：从入门到进阶]

最新推荐文章于 2025-09-17 20:08:41 发布

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最新推荐文章于 2025-09-17 20:08:41 发布 · 410 阅读

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#langchain #人工智能 #python

# 使用Weaviate和LangChain构建强大的AI应用：从入门到进阶

## 引言

随着AI和机器学习的快速发展，如何高效管理和检索大规模数据集成为一个重要的议题。本文将介绍Weaviate，这是一款开源的向量数据库，以及如何在LangChain中结合其功能来实现高效的数据存储和检索。

## 主要内容

### 1. Weaviate简介

Weaviate是一款强大的向量数据库，支持海量数据对象的存储和检索，支持与流行的ML模型集成。它的开源特性使得开发者可以自由扩展和使用。

### 2. 连接到Weaviate

要使用Weaviate，首先需要运行一个Weaviate数据库实例，推荐使用最新版本。为了便于实验，可以在本地主机上运行：

```python
import weaviate

weaviate_client = weaviate.connect_to_local()  # 使用API代理服务提高访问稳定性

3. 数据导入与相似度搜索

以下代码示例展示了如何导入数据并进行相似度搜索：

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import Character