前言

上一期里学会LangChian 里的 hello world，算是跑通了个pipeline。所以讲道理，我们这期该回到人工智能最重要的血肉基础这一扒，数据部分

1、数据连接定义？

LLM应用往往需要用户特定的数据微调，但这些数据并不属于模型的训练集，例如：私有数据或行业数据等。

LangChain 的数据连接就是解决这些数据与LLM之间连接的，如果没有这些数据连接，只能通过LLM训练学习，这成本非常高，于是langchain的五大组件，就实现这种用户数据的加载、转换、存储和查询：

1 文档加载器：

可以从不同的数据源加载文档，例如pdf、json、Excel等，这在企业落地的时候，提供很大的便利。当然，这也可以线上或本地的！等下会详细讲；

2 文档转换器：

拆分文档，将文档转换为问答格式，去除冗余文档等

3文本嵌入模型：

将非结构化文本转换为浮点数数组表现形式，也称为向量的过程

4 向量存储：

存储和搜索嵌入数据（向量）

5 检索器：

提供数据查询的通用接口

2、数据的加载、拆分过程

LLM应用连接用户数据时，一般会有以下步骤：

加载文档（对应Load）
拆分文档
向量化文档分块
向量数据存储

这样4步，实现通过向量数据的检索器，来查询用户数据。

2.1 TextLoader 加载文档

TextLoader ，是一种最基本的加载器，用来加载本地文件系统中的文档。

from langchain.document_loaders import TextLoaderloader = TextLoader("./README.md")
docs = loader.load()

我们可以通过Document对象的page_content属性来访问文档的原始内容。

2.2 拆分文档

顾名思义，拆分文档的目的就是将文档拆分为更小的文档块。

Langchain 提供了多种文档0拆分器，用于将文档拆分为更小的文档块。每一种拆分器，对应着不同的拆分方法，我们简单罗列以下几种方法

2.2.1 字符拆分

CharacterTextSplitter 是最简单的文档拆分器，它将文档拆分为固定长度的文本块。代码如下：

from langchain.text_splitter import CharacterTextSplittertext_splitter = CharacterTextSplitter(        separator = "\n\n",chunk_size = 1000,chunk_overlap  = 200,length_function = len,
)split_docs = text_splitter.split_documents(docs)

2.2.2 拆分代码

RecursiveCharacterTextSplitter 的 from_language 函数，可以根据编程语言的特性，将代码拆分为合适的文本块。代码如下：

PYTHON_CODE = """

def hello_langchain():print("Hello, Langchain!")#Call the functionhello_langchain()
"""
python_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter.from_language(language=Language.PYTHON, chunk_size=50, chunk_overlap=0
)
python_docs = python_splitter.create_documents([PYTHON_CODE])
python_docs

2.2.3 Markdown文档拆分

MarkdownHeaderTextSplitter 可以将Markdown文档按照段落结构，基于Markdown语法进行文档分块。代码如下：

from langchain.text_splitter import MarkdownHeaderTextSplittermarkdown_document = "# Chapter 1\n\n    ## Section 1\n\nHi this is the 1st section\n\nWelcome\n\n ### Module 1 \n\n Hi this is the first module \n\n ## Section 2\n\n Hi this is the 2nd section"headers_to_split_on = [("#", "Header 1"),("##", "Header 2"),("###", "Header 3"),
]splitter = MarkdownHeaderTextSplitter(headers_to_split_on=headers_to_split_on)
splits = splitter.split_text(markdown_document)

2.2.4 按字符递归拆分

这也是对于普通文本的推荐拆分方式。它通过一组字符作为参数，按顺序尝试使用这些字符进行拆分，直到块的大小足够小为止。默认的字符列表是[“\n\n”, “\n”, " ", “”]。它尽可能地保持段落，句子，单词的完整，因此尽可能地保证语义完整。

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(# Set a really small chunk size, just to show.chunk_size = 100,chunk_overlap  = 20,length_function = len,
)
texts = text_splitter.split_documents(docs)

2.2.5 按token拆分

语言模型，例如OpenAI，有token限制。在API调用中，不应超过token限制。看来，在将文本分块时，根据token数来拆分也是不错的主意。有许多令牌化工具，因此当计算文本的token数时，应该使用与语言模型相同的令牌化工具。

注，OpenAI所使用的是tiktoken。

from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
text_splitter = CharacterTextSplitter.from_tiktoken_encoder(chunk_size=100, chunk_overlap=0
)
split_docs = text_splitter.split_documents(docs)

3 文本向量化和向量数据库存储查询

3.1 文本向量化分块

好比图像识别或者推荐算法一样，同样文本里也是需要把多维的数据量化，

那接下来我们需要把这些数据在Langchain里面进行向量化，为了做向量化langchain和LLM模型里面都有一个接口，这就是Embeddings类接口。

当前市场上有许多嵌入模型提供者（如OpenAI、Cohere、Hugging Face等等）。

嵌入模型创建文本片段的向量表示。这意味着我们可以在向量空间中处理文本，并进行语义搜索等操作，从而查找在向量空间中最相似的文本片段，而不是整个文档了，提升我们的效率和结果准确度！

当使用OpenAI的文本嵌入模型时，我们使用如下代码来创建文本片段的向量表示：

向量化前！

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
embeddings_model = OpenAIEmbeddings(openai_api_key="你的有效openai api key")
embeddings = embeddings_model.embed_documents(["hello!","Langchain!","world！"]
)

embeddings
向量化后！

[[0.001767348474591444,-0.016549955833298362,0.009669921232251705,-0.024465152668289573,-0.04928377577655549,...],[...-0.026084684286027195,-0.0023797790465254626,0.006104789779720747,...]]

3.2 向量化存储、检索

向量数据存储，或成为向量数据库，负责存储文本嵌入的向量表现，并提供向量检索的能力。Langchain 提供了多种开源或商业向量数据存储，包括：Chroma, FAISS, Pinecone等等，我们可以理解为网盘，把数据存到上面去！

本讲以Chroma为例。

存储

在进行以下代码执行前，需要安装Chroma的包：

pip install -q chromadbfrom langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.vectorstores import Chromatext_splitter=CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
documents = text_splitter.split_documents(docs)
db = Chroma.from_documents(documents, OpenAIEmbeddings())

检索

向量数据库提供的重要接口就是相似性查询。如上述内容提到，文本相似性的衡量，由文本的向量表示的欧几里得或者其他距离来衡量。

向量数据库提供了该接口，用于查询与给定文本最相似的文本。

query = “什么是Langchain？”
docs = db.similarity_search(query)
print(docs[0].page_content)

本地加载代码：

安装langchain

pip install -q langchain==0.0.235 openai

注意：

原项目地址：https://github.com/langchain-ai/langchain

讲义统一使用V0.0.235版本

从数据的接入、数据的分割，到向量的构建、向量的存储、向量的搜索，每一步可供选择的有很多，具体还是要结合实际的业务，当然这也是我们后续学习中需要掌握的！

这里有很多不懂的，可以在群里切磋！