Retriever 之向量数据库
经过前面的学习，我们知道了如何对 数据进行加载和切割，接下来我们就要学习如何将数据通过 Embedding 算法转化为向量加载到向量数据库中。
Embedding
这里我们用最简单的词袋（words bag）模型来描述一下最简单的 embedding 过程，让大家更具象化的理解这个。
简单地说，词袋模型首先将一篇文章拆分成一个个单词，然后将其放入袋子里面。
例如我们有十篇文章，我们可以将文章拆分成一个个单词，然后统计单词出现的次数
js
第一篇文章:
enson: 10 cool: 5 handsome: 8
第二篇文章:
monkey: 8 cute: 2 handsome: 4那我们尝试构建一个向量，也就是一个数组，每个位置有一个值，代表每个单词在这个文章中出现的次数
[enson, cool, handsome, monkey, cute]
那每篇文章，都能用一个变量来表示
js
[10, 5, 8, 0, 0]
[0, 0, 8, 8, 4]可以用最简单的余弦定理去计算两个向量之间的夹角，以此确定两个向量的距离。 这样，我们就有了通过向量和向量之间的余弦夹角的，来衡量文章之间相似度的能力。
回到我们 RAG 流程中，我们将切分后的每一个文档块使用 embedding 算法转换成一个向量，存储到向量数据库中（vector store）中。这样，每一个原始数据都有一个对应的向量，可以用来检索。
在企业开发中，一般会使用厂商提供的 Embedding 服务，例如
VectorStore
Vector store 提供提供的是存储向量和原始文档，并且提供基于向量进行相关性检索的能力。
因为 js 并不是一个面向后端和机器学习相关的语言，所以原生的 vector store 并不多，大多数还是以支持 python 为主。目前也有像 lanceDB 原生支持 js 的，但毕竟是少数。
我们将使用由 facebook 开源的 faiss 向量数据库，目前有 27.7k star，是向量数据库中非常流行的开源解决方案。选择这个的原因是其可以将向量数据库导出成文件，并且提供了 python 和 nodejs 的处理方式。
js
// 安装 faiss
yarn add faiss-node
js
// https://js.langchain.com/v0.2/docs/integrations/vectorstores/faiss/#create-a-new-index-from-texts
import "dotenv/config";
import { FaissStore } from "@langchain/community/vectorstores/faiss";
import { TextLoader } from "langchain/document_loaders/fs/text";
import { RecursiveCharacterTextSplitter } from 'langchain/text_splitter';
import { BaiduQianfanEmbeddings } from "@langchain/community/embeddings/baidu_qianfan"; // 开通千帆 Embedding 模型, https://cloud.baidu.com/doc/VDB/s/Nltgvlg7k
const loader = new TextLoader('./data/kong.txt');
const docs = await loader.load();
const splitter = new RecursiveCharacterTextSplitter({
chunkSize: 100, // 分块的大小
chunkOverlap: 20, // 块之间的重叠
});
const splitDocs = await splitter.splitDocuments(docs);
const embedding = new BaiduQianfanEmbeddings(); // Embedding-V1是基于百度文心大模型技术的文本表示模型，将文本转化为用数值表示的向量形式，用于文本检索、信息推荐、知识挖掘等场景。
const vectorStore = await FaissStore.fromDocuments(splitDocs, embedding);
const retriever = vectorStore.asRetriever(2); // 获取最相关的俩个文档片段
const res = await retriever.invoke("茴香豆是做什么用的");
console.log(res);