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破解文本处理难题：LangChain文本嵌入与向量数据库的完美结合

发布日期：2024-07-13 07:09:55 浏览次数： 4018

作者：智能体AI

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在现代自然语言处理 (NLP) 应用中，文本嵌入模型和向量数据库是不可或缺的组件。LangChain 作为一个强大的框架，提供了与这些核心组件交互的简便方法。本文将详细介绍 LangChain 中的 Text Embedding Models（文本嵌入模型）和 Vector Stores（向量数据库），并通过实际业务场景和代码示例进行说明。

一、Text Embedding Models（文本嵌入模型）

文本嵌入模型的主要作用是将文本转换为向量表示。这种转换非常有用，因为它允许我们在向量空间中处理文本，可以进行语义搜索、文本聚类等操作。LangChain 中的 Embeddings 类为多种嵌入模型提供了标准接口，使得我们可以轻松地使用不同提供者的嵌入模型，如 OpenAI、Cohere 和 Hugging Face。

1. 使用 OpenAIEmbeddings 调用 OpenAI 嵌入模型

OpenAI 提供了一些强大的嵌入模型，使用 LangChain 中的 OpenAIEmbeddings 类可以方便地调用这些模型。

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
# 初始化 OpenAIEmbeddingsopenai_embeddings = OpenAIEmbeddings(api_key="your_openai_api_key")
# 示例文本texts = ["LangChain 是一个强大的框架", "文本嵌入模型可以将文本转换为向量"]
# 嵌入文本embedded_texts = openai_embeddings.embed_documents(texts)
print(embedded_texts)

在实际业务场景中，我们可能需要处理大量文本数据并将其嵌入，以便后续进行相似度搜索或分类任务。例如，在客服系统中，我们可以将所有常见问题的文本嵌入，然后通过语义相似度检索相关答案。

2. 使用 embed_documents 方法嵌入文本列表

embed_documents 方法用于将多个文本嵌入为向量，适用于对大批量文档进行处理。

# 示例文本列表documents = ["什么是LangChain？","LangChain有哪些核心模块？","如何使用LangChain进行文本嵌入？"]
# 嵌入文本列表embedded_documents = openai_embeddings.embed_documents(documents)
print(embedded_documents)

在实际业务场景中，例如在法律文档管理系统中，我们可以将所有法律条款文本嵌入为向量，便于进行快速检索和匹配。

3. 使用 embed_query 方法嵌入问题

embed_query 方法用于将单个查询嵌入为向量，适用于进行搜索或问答任务。

# 示例查询query = "如何使用LangChain进行文本嵌入？"
# 嵌入查询embedded_query = openai_embeddings.embed_query(query)
print(embedded_query)

在实际业务场景中，例如在知识库问答系统中，用户输入的问题可以通过 embed_query 方法转换为向量，然后与预先嵌入的知识库文档进行匹配，找到最相关的答案。

二、Vector Stores（向量数据库）

向量数据库是一种存储和搜索非结构化数据的常用方法。通过将数据嵌入为向量并存储在向量数据库中，可以在查询时将非结构化查询进行嵌入，并检索与嵌入查询最相似的嵌入向量。

1. 使用 Chroma 作为向量数据库，实现语义搜索

Chroma 是一个高效的向量数据库，LangChain 提供了与 Chroma 交互的简便方法。

from langchain.vectorstores import Chromafrom langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
# 初始化 OpenAIEmbeddings 和 Chromaopenai_embeddings = OpenAIEmbeddings(api_key="your_openai_api_key")chroma_store = Chroma(collection_name="example_collection", embedding_function=openai_embeddings)
# 示例文本documents = ["LangChain 是一个强大的框架","文本嵌入模型可以将文本转换为向量","向量数据库可以实现高效的语义搜索"]
# 将文本嵌入并存储到 Chromachroma_store.add_texts(documents)
# 查询示例query = "如何进行语义搜索？"results = chroma_store.similarity_search(query)
print(results)

在实际业务场景中，例如在推荐系统中，可以将用户的浏览历史嵌入为向量并存储在 Chroma 中，当用户再次访问时，可以通过语义搜索推荐相关内容。

2. Retrieves: 数据检索器：使用嵌入向量进行语义相似度搜索

使用嵌入向量进行语义相似度搜索是一种高效的检索方法，可以快速找到与查询最相似的文本。

# 示例查询query = "如何使用LangChain进行文本嵌入？"
# 嵌入查询并进行语义相似度搜索embedded_query = openai_embeddings.embed_query(query)results = chroma_store.similarity_search_vector(embedded_query)
print(results)

在实际业务场景中，例如在电子商务平台中，可以根据用户的搜索查询，通过嵌入向量进行相似度搜索，找到最匹配的商品。

3、完整代码案例

import openaiimport osimport jsonfrom langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddingsfrom icecream import icimport numpy as npfrom langchain.text_splitter import CharacterTextSplitterfrom langchain.vectorstores import Chromafrom langchain.document_loaders import TextLoader
# 加载 .env 文件from dotenv import load_dotenv, find_dotenv_ = load_dotenv(find_dotenv())# 从环境变量中获得你的 OpenAI Key和配置URLopenai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')openai.api_base = os.getenv('OPENAI_API_URL')model = os.getenv('OPENAI_API_MODEL')
def serch_4doc():# 加载长文本raw_documents = TextLoader('state_of_the_union.txt',encoding='UTF-8').load()# 实例化文本分割器text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=10000, chunk_overlap=0) #为了节省调用次数把200设置成10000，如果切分太大效果不太好# 分割文本documents = text_splitter.split_documents(raw_documents)embeddings_model = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-ada-002",base_url=os.getenv('OPENAI_API_URL'),api_key=os.getenv('OPENAI_API_KEY')) #如果直接使用OpenAI的GPT服# 将分割后的文本，使用 OpenAI 嵌入模型获取嵌入向量，并存储在 Chroma 中db = Chroma.from_documents(documents, embeddings_model)
#使用文本进行语义相似度搜索query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"docs = db.similarity_search(query)print(docs[0].page_content)
#使用嵌入向量进行语义相似度搜索embedding_vector = embeddings_model.embed_query(query)docs = db.similarity_search_by_vector(embedding_vector)print(docs[0].page_content)

#python 入口函数if __name__ == '__main__':    serch_4doc()

三、不同语言模型的嵌入向量互换问题

1、不能直接互换使用的原因

不同的语言模型在生成文本嵌入后通常不能直接互换使用，原因如下：

嵌入维度不同：不同模型生成的嵌入向量可能具有不同的维度。例如，OpenAI 的嵌入模型可能生成 1024 维的向量，而 Hugging Face 的模型可能生成 768 维的向量。这会导致直接比较或结合这些嵌入向量时出现问题。
语义空间不同：不同模型训练时使用的数据和方法不同，即使生成相同维度的嵌入向量，这些向量也可能处于不同的语义空间。简单地说，两个模型生成的向量在数学上可能没有可比性。
预处理方式不同：不同模型可能对输入文本进行了不同的预处理（如分词、归一化等），导致生成的嵌入向量不具有直接可比性。

2、如何在实际应用中处理嵌入向量

尽管不同模型生成的嵌入向量不能直接互换使用，但有几种策略可以解决这个问题：

统一使用一个嵌入模型：在整个系统中统一使用一个嵌入模型来生成所有文本的嵌入向量，这样可以确保所有嵌入向量在相同的语义空间中。

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
# 使用 OpenAIEmbeddings 生成嵌入向量openai_embeddings = OpenAIEmbeddings(api_key="your_openai_api_key")
# 示例文本texts = ["示例文本1", "示例文本2"]embedded_texts = openai_embeddings.embed_documents(texts)

使用转换模型：如果必须使用不同的嵌入模型，可以考虑使用一种转换模型将一个模型的嵌入向量映射到另一个模型的语义空间。这需要大量的数据和训练工作，但在某些情况下是可行的。
独立处理不同任务：在一些应用中，不同的任务可以使用不同的嵌入模型。例如，一个任务使用 OpenAI 模型生成的嵌入向量，另一个任务使用 Hugging Face 模型生成的嵌入向量，然后分别处理这些任务的结果，而不是尝试将它们直接结合。
多模型集成：对于某些复杂的应用，可以使用多种嵌入模型并结合它们的结果。例如，可以生成多种嵌入向量，并在后续的模型中结合这些向量进行决策。这种方法需要设计合适的集成策略。

示例：使用统一的嵌入模型

下面是一个使用 OpenAI 嵌入模型生成文本嵌入向量的示例，并将这些向量存储在向量数据库中进行语义搜索的过程。

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddingsfrom langchain.vectorstores import Chroma
# 初始化 OpenAIEmbeddings 和 Chromaopenai_embeddings = OpenAIEmbeddings(api_key="your_openai_api_key")chroma_store = Chroma(collection_name="example_collection", embedding_function=openai_embeddings)
# 示例文本documents = ["LangChain 是一个强大的框架","文本嵌入模型可以将文本转换为向量","向量数据库可以实现高效的语义搜索"]
# 将文本嵌入并存储到 Chromachroma_store.add_texts(documents)
# 查询示例query = "如何进行语义搜索？"results = chroma_store.similarity_search(query)
print(results)

通过统一使用 OpenAI 的嵌入模型，我们确保所有文本的嵌入向量处于相同的语义空间，从而能够进行有效的语义搜索。

四、总结

本文详细介绍了 LangChain 中的 Text Embedding Models（文本嵌入模型）和 Vector Stores（向量数据库），并通过实际业务场景和代码示例说明了如何使用这些核心模块。通过理解和应用这些技术，可以大大提升自然语言处理应用的效果和效率。此外，我们还讨论了不同语言模型嵌入向量的互换问题，并提供了一些实际应用中的解决策略。如果您对更多细节感兴趣，可以参考 LangChain 的官方文档或继续探索更多高级功能.