LangChain：构建与数据对话的聊天机器人4——向量和嵌入

一、嵌入和向量存储：让聊天机器人与数据对话

这节课教你如何让聊天机器人与数据对话，使用嵌入（embeddings）和向量存储（vector stores）来处理和检索数据。我们将文档分割成语义有意义的分块，并将其存储到索引中，以便在需要回答关于数据集的问题时能够轻松地检索到。通过嵌入，我们可以将文本转化为向量空间的数组，相似内容的文本在向量空间中会有相似的向量。这样，我们就能够比较这些向量，找出相似的文本片段。而向量存储则是一个可以轻松查找相似向量的数据库，非常有助于找到与手头问题相关的文档。视频还详细讲解了如何使用OpenAI创建嵌入，以及如何使用NumPy比较嵌入的相似度。最后，我们将所有的嵌入存储在向量存储中，以便于后续的检索。这个视频使用的向量存储是Chroma，因为它轻量级且内存中，非常容易上手。不过，我们也要注意到这种方法并不完美，视频中也讨论了一些边缘情况和失败模式，例如检索到重复的信息，或者无法准确捕捉到结构化信息。

二、创建嵌入和比较相似度

在这一部分，我们将更加详细地学习如何创建嵌入和比较它们的相似度。使用OpenAI，我们可以轻松地将文本转化为向量空间的数组。这样，我们就能够比较这些向量，找出相似的文本片段。而使用NumPy，我们可以对这些嵌入进行相似度的比较。这些技术非常有用，可以帮助我们更好地理解和处理大量的文本数据。

三、向量存储和检索

在这一部分，我们将学习如何使用向量存储进行数据检索。向量存储是一个可以轻松查找相似向量的数据库，非常有助于找到与手头问题相关的文档。视频中使用的向量存储是Chroma，它轻量级且内存中，非常易于上手。我们将详细讲解如何将嵌入存储在向量存储中，并将向量数据库持久化，以便在未来的课程中使用。这些技术将帮助我们更好地处理和管理大规模的文本数据。

总结

通过本节课的学习，我们了解了如何使用嵌入和向量存储来处理和检索数据，让聊天机器人与数据对话。嵌入将文本转化为向量空间的数组，而向量存储则是一个可以轻松查找相似向量的数据库。这些技术非常有用，可以帮助我们更好地处理和管理大规模的文本数据。不过，我们也要注意到这些方法并不完美，存在一些边缘情况和失败模式。在未来的课程中，我们将继续深入研究这些技术，以及如何解决它们可能出现的问题。

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