【AI大模型應用開發】【LangChain系列】2. 一文全覽LangChain數據連接模塊：從文檔加載到向量檢索RAG，理論+實戰+細節

在本文中，我們將深入探討LangChain的資料連接模組，以及如何透過這個強大的框架來整合外部資料源與人工智慧模型。LangChain是一個開源的軟體庫，旨在幫助開發人員更有效地使用大型語言模型（LLM），特別是在商業應用程式和複雜任務中的運用。其核心概念之一就是能夠輕鬆地連結各種不同類型的資料來源，從而增進模型的性能和功能性。

1. 資料連接模組簡介

資料連接模組提供了多種方式來連接到不同的資料來源，例如檔案系統、資料庫、網路API等等。這些資料可以作為人工智慧模型的輸入或參考資訊，以提供更多的上下文或細節來改善決策過程。LangChain支援以下幾種主要的資料連接方式：

• Document Store – 用於儲存和查詢大量文件，如PDF、HTML等。

• Vector Indexes – 基於向量的索引，用於快速搜索相似內容。

• External APIs – 透過HTTP請求訪問外部服務。

• Local Filesystems – 讀取本機電腦上的檔案。

• Remote Storage Services – 存取雲端儲存空間，如Google Cloud Storage、Amazon S3等。

• Custom Connectors – 允許使用者定義自己的資料連接器。

每種資料連接方式都有一個對應的`Connector`實作，它們都可以被視為一個「容器」，其中包含了資料的相關資訊和操作方法。這些資料可以通過`ChainableFunctions`或者`PromptManager`傳遞給LLM進行處理。

2. Document Stores

LangChain支援許多流行的文件倉庫，包括Pinecone, Weaviate, and Elasticsearch等。要使用這些服務，您需要先設置帳戶並獲取相應的API密鑰或配置資訊。一旦完成這些步驟，您可以按照LangChain的官方指南來建立對應的`DocumentStore`物件。例如，這裡是如何使用Elasticsearch的範例：

from langchain import (
ElasticsearchDocumentStore,
)
# 假設ES已經安裝並且正在本地運行
elastic_document_store = ElasticsearchDocumentStore(host="localhost", port=9200)

3. Vector Indexes

向量索引是一種高效的方式來查找與特定文本相似的其他文本段落。LangChain支援Ray Render和Haystack，這兩者都是常見的向量索引解決方案。以下是建立一個Ray Render索引的例子：

from langchain import (
RayOnS3VectorIndex,
)
# 你必須有已設置好的S3 bucket
ray_vector_index = RayOnS3VectorIndex(bucket='my-s3-bucket', prefix='ray/')

4. External APIs

LangChain讓呼叫外部API變得非常簡單。以下是如何使用OpenWeatherMap API來取得天氣預報的範例：

from langchain import (
APICaller,
)
api_key = "YOUR_OPENWEATHERMAP_KEY"  # 請務必替換為實際的API key
weather_api_caller = APICaller(f'{base_url}/data/{version}/{latitude},{longitude}', api_key=api_key)
response = weather_api_caller()
print(response['main']['temp'])

5. Local Filesystems

如果您的資料位於本機檔案系統上，LangChain可以直接存取這些資料。以下是如何載入一個單一檔案的範例：

from langchain import (
FileSystemDataLoader,
)
filepath = 'example.txt'
loader = FileSystemDataLoader([filepath])
contents = loader()  # 返回檔案的文字內容

6. Remote Storage Services

如果您需要在遠端儲存資料，比如Google Cloud Storage或Amazon S3，LangChain也提供了便利的方法來連接和管理這些資源。以下是使用GCS的一個例子：

from langchain import (
GoogleCloudStorageBucket,
)
gcs_bucket = GoogleCloudStorageBucket('your-project-id', 'your-bucket-name')
files = gcs_bucket.list_blobs()
for file in files:
print(file.name)  # 列出桶內的所有檔案名稱

7. Custom Connectors

除了上述標準的資料連接器之外，LangChain還允許用戶創建自訂的`Connector`，以便連接到任何其他資料源。這意味著理論上來說，只要你能夠定義出合適的資料格式和方法，就可以將幾乎所有的資料來源整合到LangChain的工作流中。

總之，LangChain的資料連接模組提供了極大的靈活性，使得開發人員能夠輕易地結合外部資料來擴展和改進大型語言模型的能力。無論是企業級資料庫還是開放網際網路上的資訊，都能夠被納入到 LangChain 的應用程式之中。隨著人工智慧技術的不斷發展，這樣的能力將會變得越來越重要，尤其是在創造真正具有智慧和可用的 AI 解決方案方面。