Comment calculer et stocker l'intégration des vecteurs avec Langchain?

Tirer parti des incorporations de Langchain et Vector pour une récupération de contenu améliorée

Les articles précédents couvraient les techniques de chargement et de division des données pour l'extraction de contenu pertinente de la requête. Cet article plonge dans la récupération avancée des données à l'aide de l'incorporation vectorielle avec Langchain, permettant des recherches plus rapides, plus précises et intuitives.

Concepts clés:

• Incorporation de texte: comprendre comment les mots et les phrases sont représentés comme des vecteurs numériques pour capturer le sens sémantique.
• Langchain & Emballging Face: Application pratique de Langchain et étreignant les modèles d'incorporation de la face pour calculer et comparer les intérêts des phrases.
• Bases de données vectorielles et Ann: stockage et récupération efficaces des documents à l'aide de bases de données vectorielles et approximations des algorithmes de voisin les plus proches.
• Indexation de Langchain: la maîtrise des modes d'indexation de Langchain pour gérer les mises à jour et les suppressions de documents dans les bases de données vectorielles.

Table des matières:

• Entretien de phrases
• Construire des documents de Langchain
• Intégres avec langchain
• Utiliser les magasins vectoriels
• Techniques d'indexation
• Questions fréquemment posées

Embeddings de phrases: un examen rapide

Pour traiter le texte par calcul, il doit être converti en format numérique. Les incorporations de mots représentent des mots comme des vecteurs, capturant les relations sémantiques (synonymes plus proches, les antonymes plus éloignés). Les intérêts des phrases, calculés à l'aide de modèles de phrase (réseaux siamois), étendent cela aux phrases.

Création de documents de Langchain

Prérequis: Installez langchain_openai , langchain-huggingface , langchain-chroma , langchain et langchain_community . Configurez votre clé API OpenAI.

 PIP Installer Langchain_Openai Langchain-HuggingFace Face Langchain-chroma Langchain Langchain_community

Exemple:

Nous utiliserons des exemples de phrases et de catégories pour illustrer la création de documents de Langchain.

 De Langchain_core.Documents Document d'importation
# ... (Le reste du code reste le même) 

Travailler avec des intégres à Langchain

Initialisons un modèle d'incorporation et générons des intégrons.

 Importer un système d'exploitation
à partir de Dotenv Import Load_Dotenv
# ... (Le reste du code reste le même)

Les cartes thermiques de similitude en cosinus visualisent les relations de phrase.

 Importer Numpy comme NP
Importer Seaborn comme SNS
# ... (Le reste du code reste le même) 

La similitude du cosinus entre les phrases et une requête identifie la phrase la plus pertinente. Les modèles open source de la face des câlins peuvent également être utilisés.

Utiliser les magasins vectoriels pour une récupération efficace

Pour les grands ensembles de données, la comparaison des incorporations de requête avec chaque intégration de document est inefficace. Les algorithmes approximatifs du voisin le plus proche (ANN) dans les bases de données vectorielles fournissent une solution.

 De Langchain_Chroma Import Chroma
# ... (Le reste du code reste le même)

Le code démontre l'ajout, la récupération et la suppression des documents du magasin vectoriel. L'utilisation directe de chromadb est également affichée.

Techniques d'indexation de maîtrise

L'indexation de Langchain utilise un gestionnaire d'enregistrements pour suivre les entrées de base de données, empêcher les entrées en double et activer des mises à jour et des suppressions efficaces. Trois modes existent: None , Incremental et Full .

 De Langchain.Indexes Import SqlRecordManager, index
# ... (Le reste du code reste le même)

Les exemples illustrent comment ajouter, mettre à jour et supprimer des documents à l'aide de différents modes d'indexation.

Conclusion

Cet article a présenté une récupération de contenu efficace à l'aide de Langchain et des intérêts vectoriels. La combinaison de modèles d'intégration et de bases de données vectorielles permet une récupération de contenu précise et évolutive. Les fonctionnalités d'indexation de Langchain optimisent la gestion de la base de données. Les futurs articles exploreront des méthodes de récupération de contenu pour les LLM.

Questions fréquemment posées

Q1: Quelles sont les intérêts du texte et leur importance?

A1: Les incorporations de texte sont des représentations numériques capturant la signification sémantique, permettant des comparaisons de traitement de texte et de similitude informatiques.

Q2: Comment Langchain aide-t-il à intégrer la création et à utiliser?

A2: Langchain simplifie l'initialisation du modèle d'intégration, le calcul et les comparaisons de similitude pour une récupération efficace du contenu.

Q3: Quel est le rôle des bases de données vectorielles dans la récupération de contenu?

A3: Les bases de données vectorielles stockent et récupérent rapidement des documents pertinents à l'aide d'algorithmes ANN, améliorant l'évolutivité.

Q4: Comment l'indexation de Langchain améliore-t-elle la gestion de la base de données?

A4: l'indexation de Langchain, à l'aide d'un gestionnaire d'enregistrements, gère efficacement les mises à jour et les suppressions de documents, en assurant la précision et les performances de la base de données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!