Langchain的向量存储 - Document示例代码里的疑问
文章目录
- 前言
- 一、语句分析
- 二、 举例解释
- 三、 完整代码
- 总结
前言
之前的代码里有下面这句话,可能有看不明白的读者。
vectors = [embeddings.embed(doc.page_content) for doc in docs]
今天一起来看下这句话。
一、语句分析
这句话实际上是一个列表推导式,它的作用是遍历 docs 列表中的每个 Document 对象,并将每个 Document 对象的 page_content 属性通过 embeddings.embed 方法转换为向量,然后将所有这些向量组成一个新的列表 vectors。
具体的步骤如下:
- 遍历
docs列表:for doc in docs表示依次取出docs列表中的每个Document对象并赋值给doc。 - 提取
page_content:对于每个Document对象doc,提取其page_content属性(即文档的文本内容)。 - 嵌入转换:将提取到的文本内容通过
embeddings.embed方法转换为向量。embeddings.embed(doc.page_content)返回的是一个向量表示。 - 生成向量列表:将所有转换得到的向量组成一个新的列表,并将该列表赋值给
vectors变量。
这句话不会替换原来的 doc 值,而是生成一个新的向量列表。每个向量对应于 docs 列表中每个 Document 对象的 page_content 的向量表示。
二、 举例解释
假设我们有以下 docs 列表:
docs = [Document(page_content="Machine learning is a method of data analysis.", metadata={"title": "ML Intro"}),Document(page_content="LangChain is a powerful framework.", metadata={"title": "LangChain Overview"})
]
执行这句代码后:
vectors = [embeddings.embed(doc.page_content) for doc in docs]
假设 embeddings.embed 方法将文本转换为一个简单的数值向量,那么 vectors 可能是:
vectors = [[0.1, 0.2, 0.3, 0.4], # 向量表示 "Machine learning is a method of data analysis."[0.5, 0.6, 0.7, 0.8] # 向量表示 "LangChain is a powerful framework."
]
三、 完整代码
以下是一个完整的示例,展示了从文档到向量转换的过程,大家可以一起练一练:
from langchain_core.documents import Document
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings# 创建文档对象列表
docs = [Document(page_content="Machine learning is a method of data analysis.", metadata={"title": "ML Intro"}),Document(page_content="LangChain is a powerful framework.", metadata={"title": "LangChain Overview"})
]# 初始化嵌入模型
embeddings = OpenAIEmbeddings()# 将文档内容转换为向量
vectors = [embeddings.embed(doc.page_content) for doc in docs]# 输出向量列表
for i, vector in enumerate(vectors):print(f"Vector for doc {i+1}: {vector}")
总结
这句话的主要目的是将每个 Document 对象的文本内容转换为向量,并将所有这些向量组成一个新的列表 vectors,方便后续的向量存储和检索操作。它不会修改原来的 Document 对象,而是生成一个新的向量列表。
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