LangChain教程 - 支持的向量数据库列举

ops/2024/9/23 1:53:41/

系列文章索引
LangChain教程 - 系列文章

向量数据库是现代自然语言处理应用中不可或缺的组件，它们可以高效地存储、索引和检索嵌入向量，支持大规模的相似性搜索任务。LangChain 是一个强大的框架，允许开发者轻松将大型语言模型与向量数据库结合，构建智能问答系统、推荐系统和检索增强生成（RAG）应用。

在本教程中，我们将详细介绍 LangChain 支持的 10 多种向量数据库，包括它们的优缺点及适用场景，帮助你选择最适合的数据库来支持你的应用。

1. FAISS (Facebook AI Similarity Search)

优点：

  • 高效且开源。
  • 支持 CPU 和 GPU 加速。
  • 适用于本地部署和研究项目。

缺点：

  • 缺乏内置的持久化存储功能。
  • 不适合大规模分布式部署。

适用场景：
FAISS 适用于需要在本地快速处理大规模嵌入数据的项目，尤其是研究和开发环境。它对小规模的 RAG 系统非常理想。

FAISS 代码示例
pip install faiss-cpu

from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddingsembedding_model = OpenAIEmbeddings()
texts = ["这是一个例子", "另一个例子"]
vectorstore = FAISS.from_texts(texts, embedding_model)
docs = vectorstore.similarity_search("这是查询")
print(docs)

2. Pinecone

优点：

  • 云托管服务，支持自动扩展。
  • 高效处理大规模向量数据，支持实时查询。

缺点：

  • 云服务依赖网络。
  • 成本相对较高。

适用场景：
Pinecone 非常适合需要云端扩展、高可用性和持久存储的大规模应用，如实时推荐系统和语义搜索系统。

Pinecone 代码示例
pip install pinecone-client

import pinecone
from langchain.vectorstores import Pinecone
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddingspinecone.init(api_key="your-pinecone-api-key", environment="us-west1-gcp")
index_name = "example-index"
pinecone.create_index(index_name, dimension=1536)
embedding_model = OpenAIEmbeddings()
texts = ["这是一个例子", "另一个例子"]
vectorstore = Pinecone.from_texts(texts, embedding_model, index_name=index_name)
docs = vectorstore.similarity_search("这是查询")
print(docs)

3. Weaviate

优点：

  • 开源并支持知识图谱集成。
  • 支持基于向量和属性的混合搜索。
  • 支持多种嵌入模型。

缺点：

  • 需要较复杂的配置。
  • 对初学者来说学习成本较高。

适用场景：
Weaviate 适用于需要语义搜索、知识图谱功能的高级应用，例如构建复杂的企业知识管理系统。

Weaviate 代码示例
pip install weaviate-client

import weaviate
from langchain.vectorstores import Weaviate
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddingsclient = weaviate.Client("http://localhost:8080")
embedding_model = OpenAIEmbeddings()
texts = ["这是一个例子", "另一个例子"]
vectorstore = Weaviate(client, embedding_model)
docs = vectorstore.similarity_search("这是查询")
print(docs)

4. Chroma

优点：

  • 开源且轻量级，易于本地部署。
  • 专门为检索增强生成 (RAG) 应用设计。

缺点：

  • 目前功能较为基础。
  • 缺乏大规模分布式支持。

适用场景：
Chroma 适合用于开发和测试阶段的小型项目或个人应用。它的轻量化使其在开发环境中快速迭代十分便利。

Chroma 代码示例
pip install chromadb

from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddingsembedding_model = OpenAIEmbeddings()
texts = ["这是一个例子", "另一个例子"]
vectorstore = Chroma.from_texts(texts, embedding_model)
docs = vectorstore.similarity_search("这是查询")
print(docs)

5. Milvus

优点：

  • 开源并且支持 GPU 加速。
  • 能处理大规模数据，适合工业应用。

缺点：

  • 需要额外的基础设施配置。
  • 初期设置和管理较为复杂。

适用场景：
Milvus 适合大规模工业级别的向量检索任务，尤其是需要处理海量数据和高并发请求的企业级应用。

Milvus 代码示例
pip install pymilvus

from pymilvus import connections, FieldSchema, CollectionSchema, DataType, Collection
from langchain_community.vectorstores import Milvus
from langchain_community.embeddings import OpenAIEmbeddingsconnections.connect("default", host="localhost", port="19530")
fields = [FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True),FieldSchema(name="vector", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=1536)
]
schema = CollectionSchema(fields)
collection = Collection(name="example_collection", schema=schema)
embedding_model = OpenAIEmbeddings()
texts = ["这是一个例子", "另一个例子"]
embeddings = embedding_model.embed_documents(texts)
ids = list(range(1, len(texts) + 1))
collection.insert([ids, embeddings])
collection.flush()
query = "这是查询"
query_embedding = embedding_model.embed_query(query)
vectorstore = Milvus(collection, embedding_model)
docs = vectorstore.similarity_search(query)
print(docs)

6. Qdrant

优点：

  • 开源且实时，支持高效的向量检索。
  • 提供托管服务和本地部署选项。

缺点：

适用场景：
Qdrant 适合实时语义搜索应用，如推荐系统和智能聊天机器人，尤其是需要快速响应的场景。

Qdrant 代码示例
pip install qdrant-client

from qdrant_client import QdrantClient
from langchain.vectorstores import Qdrant
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddingsclient = QdrantClient(url="http://localhost:6333")
embedding_model = OpenAIEmbeddings()
texts = ["这是一个例子", "另一个例子"]
vectorstore = Qdrant.from_texts(texts, embedding_model, client)
docs = vectorstore.similarity_search("这是查询")
print(docs)

7. ElasticSearch

优点：

  • 广泛应用的全文搜索引擎，支持向量检索。
  • 与其他 Elastic 产品高度集成。

缺点：

  • 性能在大规模向量检索时可能有所限制。
  • 需要一定的学习成本。

适用场景：
ElasticSearch 非常适合那些已经依赖全文检索并且希望引入向量搜索功能的应用，如内容管理系统、电子商务平台等。

ElasticSearch 代码示例
pip install elasticsearch

from elasticsearch import Elasticsearch
from langchain.vectorstores import ElasticSearch
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddingsclient = Elasticsearch("http://localhost:9200")
embedding_model = OpenAIEmbeddings()
texts = ["这是一个例子", "另一个例子"]
vectorstore = ElasticSearch(client, embedding_model, index_name="example_index")
docs = vectorstore.similarity_search("这是查询")
print(docs)

8. Azure Cognitive Search

优点：

  • 由 Microsoft Azure 提供托管服务，支持扩展和全球可用性。
  • 与 Azure 生态系统集成紧密，适合企业使用。

缺点：

  • 依赖 Azure 云服务，成本较高。
  • 针对小型项目可能显得过于复杂。

适用场景：
Azure Cognitive Search 适合大型企业和需要高度集成 Azure 服务的应用，尤其是需要全球可用性和高可扩展性的情况。

Azure Cognitive Search 代码示例
from langchain.vectorstores import AzureCognitiveSearch
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddingsservice_name = "your_service_name"
index_name = "your_index_name"
api_key = "your_api_key"
embedding_model = OpenAIEmbeddings()
texts = ["这是一个例子", "另一个例子"]
vectorstore = AzureCognitiveSearch.from_texts(texts, embedding_model, service_name, index_name, api_key)
docs = vectorstore.similarity_search("这是查询")
print(docs)

9. Redis with RediSearch

优点：

  • 内存数据库，提供快速的实时搜索。
  • 低延迟

，适用于高性能应用。

缺点：

  • 数据存储在内存中，适合处理的数据量受内存大小限制。
  • 需要安装 RediSearch 模块。

适用场景：
Redis 非常适合需要低延迟和高性能的实时应用，如实时推荐系统和会话管理系统。

Redis 代码示例
pip install redis

import redis
from langchain.vectorstores import Redis
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddingsclient = redis.Redis(host="localhost", port=6379)
embedding_model = OpenAIEmbeddings()
texts = ["这是一个例子", "另一个例子"]
vectorstore = Redis.from_texts(texts, embedding_model, redis_url="redis://localhost:6379")
docs = vectorstore.similarity_search("这是查询")
print(docs)

10. Zilliz Cloud

优点：

  • 基于 Milvus 的托管服务，具有企业级扩展能力。
  • 云端解决方案，支持大规模数据处理。

缺点：

  • 依赖云服务，可能带来网络延迟。

适用场景：
Zilliz Cloud 适合企业级别的大规模向量检索应用，特别是那些需要快速上线并希望减少基础设施管理的项目。

Zilliz Cloud 代码示例
pip install pymilvus

from pymilvus import connections
from langchain.vectorstores import Zilliz
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddingsconnections.connect("default", uri="your_zilliz_cloud_uri")
embedding_model = OpenAIEmbeddings()
texts = ["这是一个例子", "另一个例子"]
vectorstore = Zilliz.from_texts(texts, embedding_model)
docs = vectorstore.similarity_search("这是查询")
print(docs)

总结

LangChain 支持多种向量数据库，包括本地和云端解决方案，每个数据库都有其独特的优点和适用场景：

  • 本地部署：FAISS、Chroma、Milvus 适合需要在本地进行开发和测试的项目。
  • 云托管解决方案：Pinecone、Weaviate、Zilliz Cloud 等适合需要高可用性和大规模分布式部署的应用。
  • 实时应用：Redis 通过其低延迟的特性，适合需要快速响应的应用场景。

根据你的需求选择合适的向量数据库，与 LangChain 集成构建高效的检索增强生成系统。


http://www.ppmy.cn/ops/114522.html

相关文章

单组件的编写

单组件的编写

项目搭好了，第一个需要了解的是 Vue 组件的变化，由于这部分篇幅会非常大，所以会分成很多个小节，一部分一部分按照开发顺序来逐步了解。 因为 Vue 3 对 TypeScript 的支持真的是太完善了，并且 TypeScript 的发展趋势和…
阅读更多...
科技引领未来生活——“光影漫游者”展览馆应用—轻空间

科技引领未来生活——“光影漫游者”展览馆应用—轻空间

随着科技的快速发展，展览馆作为展示文化、科技和艺术的场所，正逐渐从传统的静态展示向高科技互动体验转变。由轻空间打造的“光影漫游者”展览馆，凭借其前沿的气承式结构和智能化系统，将参观者带入了一个未来感十足、充满科技魅力…
阅读更多...
深度学习02-pytorch-02-张量的拼接操作

深度学习02-pytorch-02-张量的拼接操作

在 PyTorch 中，张量的拼接操作可以通过以下几种主要方法来实现，最常用的包括 torch.cat(), torch.stack(), 以及 torch.chunk()。这些操作可以将多个张量沿某个维度拼接在一起或拆分张量。下面将详细介绍如何使用这些操作。 1. torch.cat() torch.cat(…
阅读更多...
星火AI图片理解API文档

星火AI图片理解API文档

图片理解 API 文档 | 讯飞开放平台文档中心 接口说明 用户输入一张图片和问题，从而识别出图片中的对象、场景等信息回答用户的问题 部分开发语言demo如下，其他开发语言请参照文档进行开发，也欢迎热心的开发者到 讯飞开放平台社区 分享你们的…
阅读更多...
mac python安装库的问题——以requests为例

mac python安装库的问题——以requests为例

在 macOS 上安装 Python 的 requests 库，可以通过以下步骤完成： 打开终端： 可以在“应用程序” > “实用工具”中找到“终端”，或者通过 Spotlight 搜索“终端”。 确保已安装 Python： 输入以下命令检查 Python 是…
阅读更多...
达梦disql支持上翻历史命令-安装rlwrap

达梦disql支持上翻历史命令-安装rlwrap

time:2024/09/18 Author:skatexg 一、背景 DM安装完成后使用disql命令行，无法使用上下键引用历史命令，会出现“[[A[[A”的现象。这样的操作包括使用退格Backspace键，上下键，左右键等。解决这个问题，可以使用rlwrap工…
阅读更多...
Kalman算法、扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）的比较

Kalman算法、扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）的比较

目录 一、Kalman算法 Kalman算法优缺点： 二、扩展卡尔曼滤波（EKF） 原理： 扩展Kalman算法优缺点： 步骤简化： 优点简化： 缺点简化： 三、无迹卡尔曼滤波（UKF&#…
阅读更多...
WinRAR技巧：如何高效制作RAR分卷压缩文件

WinRAR技巧：如何高效制作RAR分卷压缩文件

RAR分卷压缩是一种将大文件分割成多个较小文件的技术，便于在存储空间有限或网络传输条件受限的情况下传输和存储。本文将详细介绍如何使用WinRAR压缩软件来制作RAR分卷压缩文件。 我们先将压缩包内的文件解压出来，然后查看一下，然后打开WinR…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023