Wie berechnet und speichern Sie Vektor in Langchain?

Nutzung von Langchain- und Vektor -Einbettungen für verbessertes Inhaltsabruf

Frühere Artikel umfassten Datenladungs- und Aufteilungstechniken für abfragerelevante Inhaltextraktion. Dieser Artikel befasst sich mit fortgeschrittenen Datenabrechnung mit Vektorbettendings mit Langchain, wodurch schnellere, präzisere und intuitive Suchanfragen ermöglicht werden.

Schlüsselkonzepte:

• Texteinbettungen: Verständnis, wie Wörter und Sätze als numerische Vektoren dargestellt werden, um semantische Bedeutung zu erfassen.
• Langchain & Umarmung Gesicht: Praktische Anwendung von Langchain und Umarmungsgesichts -Einbettungsmodellen zum Berechnen und Vergleich von Satzbettdings.
• Vektordatenbanken & ANN: Effizienter Speicher und Abrufen von Dokumenten mithilfe von Vektordatenbanken und ungefähren Algorithmen der nächsten Nachbarn.
• Langchain -Indexierung: Mastering Langchains Indexierungsmodi zum Verwalten von Dokumentenaktualisierungen und Löschungen in Vektordatenbanken.

Inhaltsverzeichnis:

• Satzeinbettungen
• Gebäude Langchain -Dokumente
• Einbettungen in Langchain
• Nutzung von Vektorspeichern
• Indexierungstechniken
• Häufig gestellte Fragen

Satzeinbettungen: Eine schnelle Bewertung

Um Text rechnerisch zu verarbeiten, muss es in ein numerisches Format umgewandelt werden. Worteinbettungen repräsentieren Wörter als Vektoren und erfassen semantische Beziehungen (Synonyme näher, Antonyme weiter auseinander). Satzeinbettungen, berechnet unter Verwendung von Satzbertmodellen (siamesische Netzwerke), erweitern dies auf Sätze.

Erstellen von Langchain -Dokumenten

Voraussetzungen: Installieren Sie langchain_openai , langchain-huggingface , langchain-chroma , langchain und langchain_community . Konfigurieren Sie Ihren OpenAI -API -Schlüssel.

 PIP Installation Langchain_openai Langchain-Huggingface Langchain-Chroma Langchain Langchain_Community

Beispiel:

Wir werden Beispiel -Sätze und -kategorien verwenden, um die Erstellung von Langchain -Dokumenten zu veranschaulichen.

 Aus Langchain_core.dokumenten importieren Sie Dokument
# ... (Rest des Codes bleibt gleich) 

Arbeiten mit Einbettungen in Langchain

Lassen Sie uns ein Einbettungsmodell initialisieren und Einbettungen generieren.

 OS importieren
aus dotenv import load_dotenv
# ... (Rest des Codes bleibt gleich)

Cosinus -Ähnlichkeit Wärme visualisieren Sie Satzbeziehungen.

 Numph als NP importieren
Importieren Sie Seeborn als SNS
# ... (Rest des Codes bleibt gleich) 

Die Ähnlichkeit der Kosinus zwischen Sätzen und einer Abfrage identifiziert den relevantesten Satz. Open-Source-Modelle aus dem Umarmungsgesicht können ebenfalls verwendet werden.

Nutzung von Vektorspeichern für ein effizientes Abruf

Für große Datensätze ist der Vergleich von Abfrageneinbettungen mit jedem Dokumenteinbettung ineffizient. Ungefähre Algorithmen der nächsten Nachbarn (Ann Neighbor) in Vektordatenbanken bieten eine Lösung.

 von Langchain_chroma import Chroma
# ... (Rest des Codes bleibt gleich)

Der Code zeigt, dass Dokumente hinzufügen, abrufen und löschen. Die direkte Verwendung von chromadb wird ebenfalls gezeigt.

Mastering -Indexierungstechniken

Die Indexierung von Langchain verwendet einen Datensatzmanager, um Datenbankeinträge zu verfolgen, doppelte Einträge zu verhindern und effiziente Updates und Löschungen zu aktivieren. Es gibt drei Modi: None , Incremental und Full .

 von Langchain.Indexes import SQLRecordManager, Index
# ... (Rest des Codes bleibt gleich)

Die Beispiele veranschaulichen, wie Dokumente mit verschiedenen Indexierungsmodi hinzugefügt, aktualisiert und gelöscht werden.

Abschluss

In diesem Artikel wurde ein effizientes Inhaltsabruf unter Verwendung von Langchain- und Vector -Einbettungen vorgestellt. Die Kombination von Einbettungsmodellen und Vektordatenbanken ermöglicht ein genaues Abrufen von Inhalten. Die Indexierungsfunktionen von Langchain optimieren die Datenbankverwaltung. Zukünftige Artikel werden Inhaltsabrufmethoden für LLMs untersuchen.

Häufig gestellte Fragen

F1: Was sind Texteinbettungen und ihre Bedeutung?

A1: Texteinbettungen sind numerische Darstellungen, die semantische Bedeutung erfassen und die Verarbeitung von Rechentext und Ähnlichkeitsvergleiche ermöglichen.

F2: Wie hilft Langchain bei der Einbettung von Schöpfung und Verwendung?

A2: Langchain vereinfacht die Einbettungsmodellinitialisierung, Berechnung und Ähnlichkeitsvergleiche für das effiziente Abrufen von Inhalten.

F3: Welche Rolle spielt Vektordatenbanken beim Abrufen von Inhalten?

A3: Vektordatenbanken speichern und rufen relevante Dokumente mit Ann -Algorithmen schnell ab und verbessert die Skalierbarkeit.

F4: Wie verbessert die Langchain -Indexierung die Datenbankverwaltung?

A4: Die Langchain -Indexierung verwendete mit einem Datensatzmanager effizient Dokumentenaktualisierungen und Löschungen, um die Genauigkeit und Leistung der Datenbank sicherzustellen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie berechnet und speichern Sie Vektor in Langchain?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!