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Langchain-构建向量数据库和检索器

news 来源：原创 2025/8/18 14:43:43

向量数据库安装

pip install langchain-chroma

文档》向量存储》向量数据库。

和0416 提示词工程相同。

初始化

import osfrom langchain_chroma import Chroma
from langchain_community.chat_message_histories import ChatMessageHistory
from langchain_core.documents import Document
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_core.runnables import RunnableWithMessageHistory, RunnableLambda, RunnablePassthrough
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings
from langserve import add_routesos.environ['http_proxy'] = '127.0.0.1:7890'
os.environ['https_proxy'] = '127.0.0.1:7890'os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
os.environ["LANGCHAIN_PROJECT"] = "LangchainDemo"
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = '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'# 聊天机器人案例
# 创建模型
model = ChatOpenAI(model='gpt-4-turbo')

测试文档数据：


# 准备测试数据 ，假设我们提供的文档数据如下：
documents = [Document(page_content="狗是伟大的伴侣，以其忠诚和友好而闻名。",metadata={"source": "哺乳动物宠物文档"},),Document(page_content="猫是独立的宠物，通常喜欢自己的空间。",metadata={"source": "哺乳动物宠物文档"},),Document(page_content="金鱼是初学者的流行宠物，需要相对简单的护理。",metadata={"source": "鱼类宠物文档"},),Document(page_content="鹦鹉是聪明的鸟类，能够模仿人类的语言。",metadata={"source": "鸟类宠物文档"},),Document(page_content="兔子是社交动物，需要足够的空间跳跃。",metadata={"source": "哺乳动物宠物文档"},),
]

向量数据库构建

Chroma.from_documents：返回一个向量空间。

vector_store.similarity_search_with_score( ‘xxx’ ) ：返回相似度分数排序，分越低，越相似。

vector_store.similarity_search()：直接返回相似搜索，不计算分数。

Chain的链接对象，必须是Runnable对象，但Chroma.from_documents不是；因此要，RunnableLamb生成检索器对象retriever；并通过.bind(k=1)取相似度最高的。

retriever.batch([ 'xxx' , 'xxx' ])：通过batch进行批量处理多个输入请求。

## 0416中，SemanticSimilarityExampleSelector直接从示例集中进行相似度选择；但俩者不同——本处是构建向量数据库，0416是示例集。

0416 提示词工程实践-CSDN博客
# 实例化一个向量数空间
vector_store = Chroma.from_documents(documents, embedding=OpenAIEmbeddings())# 相似度的查询: 返回相似的分数， 分数越低相似度越高
# print(vector_store.similarity_search_with_score('咖啡猫'))# 检索器: bind(k=1) 返回相似度最高的第一个
# 将vector_store.similarity_search方法转换为可执行对象，会自动调用获取返回。
retriever = RunnableLambda(vector_store.similarity_search).bind(k=1)# print(retriever.batch(['咖啡猫', '鲨鱼']))resp = chain.invoke('请介绍一下猫？')print(resp.content)

检索器+模型

这里message中，还需要question、context参数，因此chain中需要先传参；

# 由于要根据用户输入进行检索，通过RunnablePassthrough允许我们将用户的问题稍后再传递给prompt和model。这样用户只需要输入，不需要处理上下文获取（模块越多，RunnablePassthrough越高效）。

## 按下图这种，需要显示调用检索器。
# 提示模板
# 这边是相当于，把message拿出来单写
message = """
使用提供的上下文仅回答这个问题:
{question}
上下文:
{context}
"""prompt_temp = ChatPromptTemplate.from_messages([('human', message)])# RunnablePassthrough允许我们将用户的问题之后再传递给prompt和model。
chain = {'question': RunnablePassthrough(), 'context': retriever} | prompt_temp | modelresp = chain.invoke('请介绍一下猫？')print(resp.content)

Langchain-构建向量数据库和检索器

向量数据库安装 pip install langchain-chroma 文档》向量存储》向量数据库。和0416 提示词工程相同。初始化 import osfrom langchain_chroma import Chroma from langchain_community.chat_message_histories import ChatMessageHistory from langchain_core.documents im…...

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【Android】如何将 APK 内置为系统应用(适用于编辑设置属性)

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随手笔记-python-opencv 读取图像的顺序与pytorch处理图像的顺序

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996引擎-实战笔记：Lua 的 NPC 面板获取 Input 内容

编程日记 2025/8/17 21:25:52

少数服从多数悖论、黑白颠倒与众人孤立现象之如何应对（一）

观己之前，也可先观众生如果当时没有袖手旁观，或许唇不亡齿也不会寒 ■如何轻松/更好应对个别被众人孤立（他人、辨别、自己） ●他人被孤立不参与有余力，助弱者被孤立者本身有问题 •不参与：不会辨…...

编程日记 2025/8/18 1:18:43

大模型在急性单纯性阑尾炎预测及治疗方案制定中的应用研究

目录一、引言 1.1 研究背景与意义 1.2 研究目的 1.3 研究方法与创新点二、急性单纯性阑尾炎概述 2.1 定义与发病机制 2.2 临床表现 2.3 传统诊断方法三、大模型在急性单纯性阑尾炎预测中的应用 3.1 大模型简介 3.2 数据收集与处理 3.3 模型训练与优化 3.4 预测…...

编程日记 2025/8/17 20:12:57

科研新触角：松灵六轴臂重构具身智能生态

在具身智能（Embodied AI）从实验室走向产业化的进程中，硬件性能与场景适配性成为技术落地的核心瓶颈。松灵机器人推出的全自研科研级轻量六轴机械臂PiPER，以“轻量化设计毫米级精度跨平台兼容”三大技术突破，重新定义了…...

编程日记 2025/8/17 19:13:34

第四讲感应熔炼电炉设计和感应器参数计算（中）

第四讲感应熔炼电炉设计和感应器参数计算（中） 目录第四讲感应熔炼电炉设计和感应器参数计算（中）磁轭、短路环、消磁环、水冷圈的设计1. 磁轭的设计1.1 磁轭的作用1.2 磁轭的材料1.3 磁轭截面设计1.4 磁轭高度的确定1.5 磁轭总重…...

编程日记 2025/8/17 20:46:21

【Contiki】Contiki源码目录结构

00. 目录文章目录 00. 目录01. 概述02. Contiki目录结构03. apps目录04. core目录05. CPU目录06. doc目录07. examples目录08. platform目录09. regression-tests目录10. tools目录11. 附录 01. 概述 Contiki是一款开源操作系统，专为微小的低功耗微控制器设计&…...

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第五章 SQLite数据库：3、SQLite 常用语法及使用案例

SQLite Insert 语句 SQLite 的 INSERT INTO 语句用于向表中添加新数据行。语法 INSERT INTO 有两种常见语法形式： 使用列名指定要插入的列： -- 插入数据并指定列名 INSERT INTO TABLE_NAME (column1, column2, ..., columnN) VALUES (value1, va…...

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【安卓开发】【Android Studio】Menu（菜单栏）的使用及常见问题

一、菜单栏选项在项目中添加顶部菜单栏的方法： 在res目录下新建menu文件夹，在该文件夹下新建用于菜单栏的xml文件： 举例说明菜单栏的写法，只添加一个选项元素： <?xml version"1.0" encoding"ut…...

编程日记 2025/8/17 21:39:59

web-ssrfme

SSRF漏洞 SSRF是Server-Side Request Forgery（服务器端请求伪造）的缩写，是一种网络攻击技术。攻击者发送恶意请求给目标服务器，让服务器去访问攻击者指定的其他服务器或者域名，从而获取敏感信息或者攻击其他系统。 S…...

编程日记 2025/8/17 20:35:45

Linux：进程：进程状态

进程是一个负责分配系统资源（CPU时间，内存）的实体。进程内核数据结构（用于描述和组织进程）代码数据（实际内容） 描述进程-PCB 进程信息被放在⼀个叫做进程控制块的数据结构中，简称…...

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NoSQL 与 NewSQL 全面对比：如何选择适合你的数据库方案？

1. 引言随着互联网业务的爆发式增长，传统关系型数据库（RDBMS）面临着越来越大的挑战。海量数据存储、高并发访问、低延迟响应等需求促使技术团队寻找更适合的解决方案。在这一背景下，NoSQL 和 NewSQL 作为两种不同方向的技术路线…...

编程日记 2025/8/17 21:32:16

在 MoonBit 中引入 Elm 架构：用简单原则打造健壮的 Web 应用

Elm 是一种纯函数式编程语言，专为构建前端 Web 应用程序而设计。它编译为 JavaScript，强调简洁性、性能和健壮性。纯函数式的含义是函数没有副作用，这使得代码更易于理解和调试。通过强大的静态类型检查，Elm 确保应用程序不会抛…...

编程日记 2025/8/17 20:11:10

初始化

向量数据库构建

检索器+模型

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