랭케인으로 벡터 임베딩을 계산하고 저장하는 방법은 무엇입니까?

향상된 컨텐츠 검색을 위해 Langchain 및 벡터 임베딩을 활용합니다

이전 기사는 쿼리 관련 컨텐츠 추출을위한 데이터로드 및 분할 기술을 다루었습니다. 이 기사는 Langchain을 사용한 벡터 임베딩을 사용하여 고급 데이터 검색을 탐구하여보다 빠르고 정확하며 직관적 인 검색을 가능하게합니다.

주요 개념 :

• 텍스트 임베딩 : 단어와 문장이 의미 론적 의미를 포착하기위한 수치 벡터로 어떻게 표현되는지 이해합니다.
• Langchain & Hugging Face : 문장 임베딩 계산 및 비교를위한 Langchain 및 Hugging Face Megedding 모델의 실제 적용.
• Vector Database & Ann : 벡터 데이터베이스를 사용하여 문서의 효율적인 저장 및 검색 및 가장 가까운 이웃 알고리즘을 대략적으로.
• Langchain Indexing : 벡터 데이터베이스의 문서 업데이트 및 삭제를 관리하기위한 Langchain의 인덱싱 모드 마스터 링.

목차 :

• 문장 임베딩
• 랑 체인 문서 구축
• 랑케인과 함께 임베드
• 벡터 매장 사용
• 인덱싱 기술
• 자주 묻는 질문

문장 임베딩 : 빠른 검토

텍스트를 계산적으로 처리하려면 수치 형식으로 변환해야합니다. 단어 임베딩은 단어를 벡터로 나타내며, 의미 론적 관계를 포착합니다 (동의어가 가까워지고 반의어는 더 멀리 떨어져 있습니다). SentenceBert 모델 (Siamese Networks)을 사용하여 계산 된 문장 임베딩은 이것을 문장으로 확장합니다.

랑 체인 문서 만들기

전제 조건 : langchain_openai , langchain-huggingface , langchain-chroma , langchain 및 langchain_community 설치하십시오. OpenAI API 키를 구성하십시오.

 PIP 설치 langchain_openai langchain-huggingface langchain-chroma langchain langchain_community

예:

Langchain 문서 작성을 설명하기 위해 샘플 문장과 범주를 사용합니다.

 langchain_core에서 문서 가져 오기
# ... (코드의 나머지는 동일하게 유지됨) 

Langchain의 임베딩 작업

임베딩 모델을 초기화하고 임베딩을 생성합시다.

 OS 가져 오기
dotenv import load_dotenv에서
# ... (코드의 나머지는 동일하게 유지됨)

코사인 유사성 열 맵은 문장 관계를 시각화합니다.

 Numpy를 NP로 가져옵니다
SABORN을 SNS로 수입하십시오
# ... (코드의 나머지는 동일하게 유지됨) 

문장과 쿼리 사이의 코사인 유사성은 가장 관련성있는 문장을 식별합니다. 포옹 페이스의 오픈 소스 모델도 사용할 수 있습니다.

효율적인 검색을 위해 벡터 스토어 사용

대형 데이터 세트의 경우 각 문서 임베딩과 쿼리 임베드를 비교하는 것은 비효율적입니다. 벡터 데이터베이스의 대략적인 가장 가까운 이웃 (ANN) 알고리즘은 솔루션을 제공합니다.

 langchain_chroma import Chroma에서
# ... (코드의 나머지는 동일하게 유지됨)

이 코드는 벡터 스토어에서 문서를 추가, 검색 및 삭제하는 것을 보여줍니다. chromadb 의 직접적인 사용도 표시됩니다.

인덱싱 기술 마스터 링

Langchain의 인덱싱은 레코드 관리자를 사용하여 데이터베이스 항목을 추적하여 중복 항목을 방지하고 효율적인 업데이트 및 삭제를 가능하게합니다. 세 가지 모드가 존재합니다 : None , Incremental 및 Full .

 langchain.indexes import sqlrecordmanager, index
# ... (코드의 나머지는 동일하게 유지됨)

이 예제는 다른 인덱싱 모드를 사용하여 문서를 추가, 업데이트 및 삭제하는 방법을 보여줍니다.

결론

이 기사는 Langchain 및 벡터 임베딩을 사용하여 효율적인 컨텐츠 검색을 보여주었습니다. 임베딩 모델과 벡터 데이터베이스의 조합은 정확하고 확장 가능한 컨텐츠 검색을 가능하게합니다. Langchain의 인덱싱 기능은 데이터베이스 관리를 최적화합니다. 향후 기사는 LLM의 컨텐츠 검색 방법을 탐색합니다.

자주 묻는 질문

Q1 : 텍스트 임베딩과 그 중요성이란 무엇입니까?

A1 : 텍스트 임베딩은 시맨틱 의미를 포착하여 계산 텍스트 처리 및 유사성 비교를 가능하게하는 수치 표현입니다.

Q2 : Langchain은 생성 및 사용을 포함시키는 데 어떻게 도움이됩니까?

A2 : Langchain은 효율적인 컨텐츠 검색에 대한 임베딩 모델 초기화, 계산 및 유사성 비교를 단순화합니다.

Q3 : 컨텐츠 검색에서 벡터 데이터베이스의 역할은 무엇입니까?

A3 : 벡터 데이터베이스는 ANN 알고리즘을 사용하여 관련 문서를 신속하게 검색하여 확장 성을 향상시킵니다.

Q4 : Langchain Indexing은 데이터베이스 관리를 어떻게 강화합니까?

A4 : 레코드 관리자를 사용하여 Langchain Indexing은 문서 업데이트 및 삭제를 효율적으로 처리하여 데이터베이스 정확도 및 성능을 보장합니다.

위 내용은 랭케인으로 벡터 임베딩을 계산하고 저장하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!