Langchain-Chatchat[三、PG向量库embedding存储]

文章目录

前言
一、创建向量库并加强embedding存储文本流程图
二、流程核心部分说明
- 文本内容加强（embeddings）存储
三、存储PG向量库表

前言

跟踪PG向量库embedding存储,即需要分析： kb --recreate-vs 命令，重新创建向量库以及文本内容加强embedding存储。

2.已安装Pg向量库

kb_settings.yaml文件配置

yaml 复制代码

# 默认使用的知识库
DEFAULT_KNOWLEDGE_BASE: samples

# 默认向量库/全文检索引擎类型
# 可选值：['faiss', 'milvus', 'zilliz', 'pg', 'es', 'relyt', 'chromadb']
DEFAULT_VS_TYPE: pg

kbs_config:
  faiss: {}
  ......
  pg:
    connection_uri: postgresql://postgres:postgres@127.0.0.1:5432/postgres
  relyt:
    connection_uri: postgresql+psycopg2://postgres:postgres@127.0.0.1:5432/postgres

PyCharm 配置debug调试参数：kb --recreate-vs

一、创建向量库并加强embedding存储文本流程图

二、流程核心部分说明

文本内容加强（embeddings）存储

pg_kb_service.py#def _load_pg_vector(self):

代码如下（片断）：

python 复制代码

class PGKBService(KBService):
    engine: Engine = sqlalchemy.create_engine(
        Settings.kb_settings.kbs_config.get("pg").get("connection_uri"), pool_size=10
    )

    def _load_pg_vector(self):
        self.pg_vector = PGVector(
            embedding_function=get_Embeddings(self.embed_model),
            collection_name=self.kb_name,
            distance_strategy=DistanceStrategy.EUCLIDEAN, #DistanceStrategy.EUCLIDEAN = "l2" 点积
            connection=PGKBService.engine,
            connection_string=Settings.kb_settings.kbs_config.get("pg").get("connection_uri"),
        )

python 复制代码

class PGVector(VectorStore):
	    def __init__(
        self,
        connection_string: str,
        embedding_function: Embeddings,
        embedding_length: Optional[int] = None,
        collection_name: str = _LANGCHAIN_DEFAULT_COLLECTION_NAME,
        collection_metadata: Optional[dict] = None,
        distance_strategy: DistanceStrategy = DEFAULT_DISTANCE_STRATEGY,
        pre_delete_collection: bool = False,
        logger: Optional[logging.Logger] = None,
        relevance_score_fn: Optional[Callable[[float], float]] = None,
        *,
        connection: Optional[sqlalchemy.engine.Connection] = None,
        engine_args: Optional[dict[str, Any]] = None,
        use_jsonb: bool = False,
        create_extension: bool = True,
    ) -> None:
        """Initialize the PGVector store."""
        self.connection_string = connection_string
        self.embedding_function = embedding_function
        self._embedding_length = embedding_length
        self.collection_name = collection_name
        self.collection_metadata = collection_metadata
        self._distance_strategy = distance_strategy  #DistanceStrategy.EUCLIDEAN = "l2" 点积
        self.pre_delete_collection = pre_delete_collection
        self.logger = logger or logging.getLogger(__name__)
        self.override_relevance_score_fn = relevance_score_fn
        self.engine_args = engine_args or {}
        self._bind = connection if connection else self._create_engine()
        self.use_jsonb = use_jsonb
        self.create_extension = create_extension
        .....

说明：PG向量库类等默认向量相似度为[最大内积：（点积）衡量相似性 L2]

如图：

三、存储PG向量库表

1.distance_strategy=DistanceStrategy.EUCLIDEAN

复制代码

   默认配置参数：DistanceStrategy.EUCLIDEAN = "l2" ,最大内积(点积)，_embedding值范围为：（负穷大，正无穷大）

2.distance_strategy=DistanceStrategy.COSINE

复制代码

   修改配置参数：DistanceStrategy.EUCLIDEAN = "cosine" ,余弦相似度， 如图：

_embedding加强存储，值范围为：（-1，1）
存在的问题：修改PG库distance_strategy参数后并未改变文档内容_embedding值范围，不清楚是否是 Pg库问题还是其它问题，等待分析。

3.策略‌配置参数distance_strategy

文本内容加强embedding（向量化）存储值由数据库创建向量索引策略方式确定,目前LangChain VectorStores支持向量索引策略计算方法有三种，策略‌如下:

欧氏距离：欧氏距离（L2范数）计算向量差异。
最大内积：（点积）衡量相似性，适用于高维向量场景，如：PG向量库embedding默认 L2。
余弦相似度：COSINE 归一化向量后计算夹角余弦值。