langchain 向量库
时间: 2025-05-01 07:31:16 浏览: 45
### LangChain 向量数据库的使用与实现
LangChain 提供了一个名为 `VectorStore` 的抽象类，继承自 Python 内置对象 `object`[^1]。这个类旨在作为各种向量存储解决方案的基础接口，允许开发者轻松集成不同的向量搜索引擎。
对于具体的实现细节，可以考虑如下方面：
#### 创建 VectorStore 实例
为了创建一个新的向量存储实例，通常需要指定一些参数来配置其行为。这些可能包括但不限于连接字符串、索引名称以及任何特定于所选后端的选项。具体方法取决于使用的实际库或服务提供商。
```python
from langchain_core.vectorstores import VectorStore
vector_store = VectorStore(
connection_string="your_connection_string_here",
index_name="example_index"
)
```
#### 添加文档至向量空间
一旦有了可用的 `VectorStore` 对象，就可以通过调用相应的方法将新条目插入到集合中。这一步骤涉及计算文本表示形式（通常是嵌入），并将它们连同元数据一起保存下来以便后续检索。
```python
document_embeddings = compute_embedding_function(["text_to_embed"])
metadata_list = [{"source": "some_source"}]
for embedding, metadata in zip(document_embeddings, metadata_list):
vector_store.add_vector(embedding=embedding, meta_data=metadata)
```
#### 查询相似项
最后也是最重要的部分就是能够高效地查询最接近给定输入的内容。这里可以通过定义距离度量标准（如余弦相似度）来进行近似最近邻搜索操作。
```python
query_embedding = compute_embedding_function([input_query])[0]
results = vector_store.search_similar_vectors(query_embedding=query_embedding, top_k=5)
for result in results:
print(f"Found match with score {result['score']}: {result['meta_data']['source']}")
```
上述过程展示了如何利用 LangChain 中提供的工具构建一个简单的基于内容推荐系统或者问答平台的核心组件之一——语义级的信息检索机制[^3]。
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1. GDI（图形设备接口）:
- GDI是Windows操作系统提供的一套应用程序接口，它允许应用程序通过设备无关的方式绘制图形。
- 在VC图像编程中，主要使用CDC类（设备上下文类）来调用GDI函数进行绘制，比如绘制线条、填充颜色、显示文本等。
- CDC类提供了很多函数，比如`MoveTo`、`LineTo`、`Rectangle`、`Ellipse`、`Polygon`等，用于绘制基本的图形。
- 对于图像处理，可以使用`StretchBlt`、`BitBlt`、`TransparentBlt`等函数进行图像的位块传输。
2. GDI+:
- GDI+是GDI的后继技术，提供了更丰富的图形处理功能。
- GDI+通过使用`Graphics`类来提供图像的绘制、文本的渲染、图像的处理和颜色管理等功能。
- GDI+引入了对矢量图形、渐变色、复杂的文本格式和坐标空间等更高级的图形处理功能。
- `Image`类是GDI+中用于图像操作的基础类，通过它可以进行图像的加载、保存、旋转、缩放等操作。
3. DirectX:
- DirectX是微软推出的一系列API集合，用于在Windows平台上进行高性能多媒体编程。
- DirectX中的Direct2D是用于硬件加速的二维图形API，专门用于UI元素和简单的图形渲染。
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