AI大模型企业应用实战(14)-langchain的Embedding

1 安装依赖

! pip install --upgrade langchain
! pip install --upgrade openai==0.27.8
! pip install -U langchain-openai

! pip show openai
! pip show langchain
! pip show langchain-openai

2 Embed_documents

# 1. 导入所需的库
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

# 创建 OpenAI 文本嵌入模型实例
e_model = OpenAIEmbeddings()

# 将给定的文本列表嵌入到向量空间中
ebeddings = e_model.embed_documents(
    [
        "你好",
        "你好啊",
        "你叫什么名字?",
        "我叫王大锤",
        "很高兴认识你大锤",
    ]
)

# 打印嵌入结果
print(ebeddings)

使用了 langchain_openai 库中的 OpenAIEmbeddings 类，将文本转换为向量表示：

1. 导入所需的库
2. 创建一个 OpenAIEmbeddings 实例，用于将文本转换为向量表示
3. 定义一个包含五个中文句子的列表
4. 使用 embed_documents 方法将给定的文本列表嵌入到向量空间中，并将结果存储在 ebeddings 变量中
5. 打印嵌入结果

3 embed_query

embedded_query = e_model.embed_query("这段对话中提到了什么名字?")
embedded_query[:5]

4 嵌入向量缓存

!pip install -U langchain-community

# 导入所需的库
from langchain.embeddings import CacheBackedEmbeddings
from langchain.storage import LocalFileStore
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

# 初始化 OpenAI 的嵌入模型
u_embeddings = OpenAIEmbeddings()

# 创建一个本地文件存储对象，用于缓存嵌入向量
fs = LocalFileStore("./cache/")

# 从字节存储中创建一个缓存嵌入对象
cached_embeddings = CacheBackedEmbeddings.from_bytes_store(
    u_embeddings,
    fs,
    namespace=u_embeddings.model,
)

# 列出缓存文件存储中的所有键
list(fs.yield_keys())

5 加载文档，切分文档

将切分文档向量化，并存储在缓存中

# 加载文档，使用 TextLoader 从文件中加载文本内容
raw_documents = TextLoader("letter.txt").load()

# 创建一个字符级别的文本分割器，用于将文档切分为固定大小的块
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=620, chunk_overlap=0)

# 使用文本分割器将原始文档切分为多个小段（chunks）
documents = text_splitter.split_documents(raw_documents)

1. 使用 TextLoader 类从文件中加载了名为 “letter.txt” 的文档
2. 然后，创建了一个 CharacterTextSplitter 对象，该对象用于将文档切分为固定大小的块（chunk），这里设置为每个块包含 620 个字符，且相邻块之间没有重叠
3. 最后，使用 split_documents 方法将原始文档切分为多个小段，并将结果存储在 documents 列表中

! pip install faiss-cup

from langchain.vectorstores import  FAISS
%timeit -r  1 -n 1 db= FAISS.from_documents(documents,cached_embeddings)

#查看缓存中的键
list(fs.yield_keys())

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作者简介：魔都架构师，多家大厂后端一线研发经验，在分布式系统设计、数据平台架构和AI应用开发等领域都有丰富实践经验。

各大技术社区头部专家博主。具有丰富的引领团队经验，深厚业务架构和解决方案的积累。

负责：

• 中央/分销预订系统性能优化
• 活动&券等营销中台建设
• 交易平台及数据中台等架构和开发设计
• 车联网核心平台-物联网连接平台、大数据平台架构设计及优化
• LLM应用开发

目前主攻降低软件复杂性设计、构建高可用系统方向。

参考：

• 编程严选网