我来解释一下VectorDBQA(Vector Database Question Answering)的用途和实现方式。

VectorDBQA 是一个强大的问答系统，它结合了向量数据库和问答功能。以下是它的主要用途和优势：

1. 智能文档检索和问答

   • 自动从大量文档中找到相关信息
   • 生成准确的答案
   • 支持对长文档的理解和检索

2. 核心功能

   • 文档嵌入：将文档转换为向量表示
   • 相似度搜索：快速找到相关文档片段
   • 智能问答：基于检索结果生成答案

3. 主要应用场景

   • 企业知识库问答
   • 客户支持系统
   • 文档检索系统
   • 智能助手系统

4. 工作流程

   • 文档预处理：
     • 加载文档
     • 分割成较小的片段
     • 生成文本嵌入
   • 查询处理：
     • 将问题转换为向量
     • 搜索相似文档
     • 生成答案

5. 优势

   • 高效检索：快速从大量文档中找到相关信息
   • 准确性：基于相关度排序的检索结果
   • 可扩展性：支持大规模文档库
   • 实时更新：可以动态添加新文档

6. 实际应用

   • 技术文档查询
   • FAQ 自动回答
   • 知识库管理
   • 智能客服系统

示例代码展示了：

1. 基础实现

   • 文档加载和分割
   • 向量存储创建
   • 问答链配置

2. 高级功能

   • 自定义向量存储
   • 对话历史管理
   • 上下文理解

3. 实用特性

   • 源文档追踪
   • 相似度计算
   • 结果排序

要使用 VectorDBQA，你需要：

1. 准备数据

   • 收集相关文档
   • 确保文档格式统一
   • 进行必要的预处理

2. 配置系统

   • 设置 API 密钥
   • 选择合适的嵌入模型
   • 配置向量存储

3. 优化参数

   • 调整文档分割大小
   • 设置检索数量
   • 配置相似度阈值

如果你有特定的应用场景或需要了解更多细节，我可以提供更具体的建议和示例。

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.document_loaders import TextLoader
import osclass DocumentQASystem:def __init__(self, api_key):self.embeddings = OpenAIEmbeddings(openai_api_key=api_key)self.llm = OpenAI(temperature=0, openai_api_key=api_key)self.text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000,chunk_overlap=200,separator="\n")def create_knowledge_base(self, documents_path):"""创建知识库"""# 加载文档documents = []for file in os.listdir(documents_path):if file.endswith('.txt'):loader = TextLoader(os.path.join(documents_path, file))documents.extend(loader.load())# 分割文本texts = self.text_splitter.split_documents(documents)# 创建向量存储self.vectorstore = Chroma.from_documents(documents=texts,embedding=self.embeddings)# 创建检索器self.retriever = self.vectorstore.as_retriever(search_type="similarity",search_kwargs={"k": 3})# 创建问答链self.qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm=self.llm,chain_type="stuff",retriever=self.retriever,return_source_documents=True)def ask(self, question):"""提问接口"""result = self.qa_chain({"query": question})return {"answer": result["result"],"source_documents": [doc.page_content for doc in result["source_documents"]]}# 使用示例
def main():# 初始化系统qa_system = DocumentQASystem("your-openai-api-key")# 创建知识库qa_system.create_knowledge_base("path/to/your/documents")# 提问示例questions = ["What is the main topic of document A?","How does system X work?","What are the key features mentioned in document B?"]for question in questions:result = qa_system.ask(question)print(f"\nQuestion: {question}")print(f"Answer: {result['answer']}")print("\nSource Documents:")for i, doc in enumerate(result['source_documents'], 1):print(f"\nSource {i}:")print(doc[:200] + "..." if len(doc) > 200 else doc)# 自定义向量存储示例
class CustomVectorStore:def __init__(self, embedding_model):self.embedding_model = embedding_modelself.documents = []self.embeddings = []def add_documents(self, documents):"""添加文档到向量存储"""for doc in documents:embedding = self.embedding_model.embed_query(doc.page_content)self.documents.append(doc)self.embeddings.append(embedding)def similarity_search(self, query, k=3):"""相似度搜索"""query_embedding = self.embedding_model.embed_query(query)# 计算相似度得分scores = []for doc_embedding in self.embeddings:score = self.calculate_similarity(query_embedding, doc_embedding)scores.append(score)# 获取最相关的文档sorted_indices = sorted(range(len(scores)), key=lambda i: scores[i], reverse=True)return [self.documents[i] for i in sorted_indices[:k]]@staticmethoddef calculate_similarity(vec1, vec2):"""计算余弦相似度"""dot_product = sum(a * b for a, b in zip(vec1, vec2))norm1 = sum(a * a for a in vec1) ** 0.5norm2 = sum(b * b for b in vec2) ** 0.5return dot_product / (norm1 * norm2)# 高级用法示例
class AdvancedDocumentQA:def __init__(self, api_key):self.qa_system = DocumentQASystem(api_key)self.conversation_history = []def process_query(self, query, context=None):"""处理查询，支持上下文理解"""if context:# 将上下文添加到查询中enhanced_query = f"Context: {context}\nQuestion: {query}"else:enhanced_query = query# 获取答案result = self.qa_system.ask(enhanced_query)# 更新对话历史self.conversation_history.append({"query": query,"answer": result["answer"],"context": context})return resultdef get_relevant_conversation_history(self, query):"""获取相关的历史对话"""# 这里可以实现更复杂的相关性匹配逻辑return self.conversation_history[-3:]  # 简单返回最近3条对话if __name__ == "__main__":main()