EN README

Reindexer Vector Store for LangChain

Этот пакет предоставляет интеграцию векторного хранилища для базы данных Reindexer с фреймворком LangChain.

Установка

pip install langchain-reindexer

Использование

Теперь вы можете использовать векторное хранилище в вашем приложении LangChain:

from langchain_reindexer import ReindexerVectorStore
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

# Инициализация векторного хранилища
vector_store = ReindexerVectorStore(
    embedding=OpenAIEmbeddings(),
    rx_connector_config={"dsn": "builtin:///tmp/my_db"},
    rx_namespace="my_namespace",
)

# Добавление документов
from langchain_core.documents import Document

documents = [
    Document(page_content="foo", metadata={"baz": "bar"}),
    Document(page_content="thud", metadata={"bar": "baz"}),
]

ids = vector_store.add_documents(documents=documents)

# Поиск
results = vector_store.similarity_search(query="thud", k=1)

Больше примеров здесь

Возможности

• Добавление и удаление документов
• Поиск по сходству с оценкой и без
• Фильтрация по метаданным
• Поиск максимальной предельной релевантности (MMR)
• Асинхронная поддержка
• Сохранение и загрузка конфигурации векторного хранилища