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本教程详细指导如何利用LangChain框架，将本地文本文件内容加载、切分，并生成高质量的文本嵌入（Embeddings），附加将其高效存储至Redis支持数据库。内容包括从数据加载、文本切分、嵌入生成到支持存储和相似性搜索的全流程，旨在帮助开发者构建基于自定义数据的内容内容智能检索系统，实现文本的标准化管理与快速检索。 1. 引言

在构建智能问答、搜索或推荐系统时，将非结构化文本数据转化为可计算的支撑表示（即嵌入）并高效存储是核心步骤。redis作为一种高性能的内存，结合其支撑搜索能力，成为存储和检索文本嵌入的理想选择。本教程将研究探讨如何利用langchain库，从本地文本文件加载数据，进行后续，嵌入生成，并最终将其存储到redis支撑数据库中，以便后续进行高效的相似性搜索。2. 核心概念解析

在开始实践之前，理解几个关键概念至关重要：文本加载（Text Loading）：指从文件、网页或其他数据源读取原始文本内容的过程。对于提供本地文件，LangChain了TextLoader等工具。文本切分（Text） Splitting）：由于大型文档通常不适合直接嵌入或作为单个搜索单元，需要将其切裁更小、强调语义连贯性的（chunks）。CharacterTextSplitter是常用的切分器之一。文本嵌入（Text Embeddings）：将转化文本为高维浮点数疏导的过程。这些提示块能够捕捉文本的语义信息，使得语义相似的文本在疏导空间中距离更近。OpenAI Embeddings是常用的嵌入模型之一。Redis引导数据库（Redis） Vector Database）：Redis不仅仅是一个键值存储，通过Redis Stack中的RediSearch模块，它还支持索引和相似性搜索，从而成为一个功能强大的支持数据库。LangChain提供了与Redis的集成，简化了操作。3. 实践指南：构建自定义文本嵌入搜索系统

本节将通过一个具体的示例，如何将本地union.txt文件中的内容加载、处理并存储到Redis中，并执行类似性搜索。3.1环境准备

在开始之前，请确保您已安装所需的Python库和Redis服务：pip install langchain openai redis登录后复制

确保您的本地或远程Redis服务正在运行，默认端口为6379。3.2加载与收费文本数据

首先，我们从本地文件加载文本。假设您有一个名为union.txt的文本文件，其中包含您希望进行嵌入和搜索的内容。

union.txt 示例内容：这是一份关于欧盟历史的综合性文件。它涵盖了欧盟的形成、关键里程碑以及几十年来面临的挑战。欧盟的目标是促进和平、价值观和人民的福祉。它通过标准化的法律体系发展了内部单一市场。欧盟面临着各种挑战，包括经济危机和英国脱欧。尽管如此，它仍然在全球政治和经济中发挥着重要作用。 trade.登录后复制

接下来，使用TextLoader加载文件，并使用CharacterTextSplitter将文档切休息小块。切分是提高检索准确性和效率的关键步骤。from langchain_community.embeddings import OpenAIEmbeddingsfrom langchain_community.vectorstores import Redisfrom langchain_community.document_loaders import TextLoaderfrom langchain_text_splitters import CharacterTextSplitterimport os# 配置OpenAI API 密钥# 请确保您的环境变量中已设置 OPENAI_API_KEY 或在此处直接赋值# os.environ[quot；OPENAI_API_KEYquot；] = quot；YOUR_OPENAI_API_KEYquot； # 1.初始化嵌入模型#使用OpenAIEmbeddings，需要配置OpenAI API Keyembeddings = OpenAIEmbeddings()# 2.加载文本文件#假设您的文本文件名为union.txt且与脚本在相同目录下loader = TextLoader(quot；union.txtquot；，encoding=quot；utf-8quot；)documents = loader.load()# 3. 切分文档# chunk_size 定义每个文本的最大字符数# chunk_overlap 定义上下文块之间的重叠字符数，有助于保持上下文连贯性text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000， chunk_overlap=0)docs = text_splitter.split_documents(documents)print(fquot；原始文档切暑了 {len(docs)} 个文本块。

quot；)# 打印第一个文本块的内容if docs： print(fquot；第一个文本块内容示例：\n{docs[0].page_content[：200]}...quot；)登录后复制3.3存储嵌入至Redis

切分后的文档列表文档现在可以与嵌入模型一起，通过Redis.from_documents方法存储到Redis支持数据库中。这个方法会自动为每个文档生成嵌入，把文档、元数据和嵌入分别存储。# 4. 文档存储和嵌入到Redis# redis_url 指定Redis服务的地址# index_name 是在Redis中创建的索引名称，用于组织和检索数据向量store = Redis.from_documents( docs， embeddings， redis_url=quot；redis：//localhost：6379quot；， index_name=quot；usersquot；， # 建议使用更多描述性的索引名，例如 quot；eu_documentsquot；)print(fquot； success 将 {len(docs)} 个文本块及其嵌入存储索引到Redis '{vectorstore.index_name}'中。quot；）登录后复制3.4执行相似性搜索

一旦数据存储在Redis中，您就可以执行相似性搜索，根据查询文本的相似性来检索相关的文档块。# 5.执行相似性搜索#相似性搜索#similarity_search_with_score返回匹配的文档以及它们的相似性搜索#分数越低表示相似度训练（通常是余弦距离或L2距离，Redis索引配置）query = quot；欧盟的主要目标是什么？quot；#更相关的查询# query = quot；他遇见了乌克兰人民。quot；使用#原问题中的，如果文档不相关，结果可能不理想print(fquot；\n执行查询： '{query}'quot；)results_with_score = vectorstore.similarity_search_with_score(query)# 打印搜索结果 if results_with_score： print(quot；搜索结果 (文档内容和相似度分数)：quot；) 对于 doc，在 results_with_score 中得分： print(fquot； 文档内容： {doc.page_content[：150]}...quot；) print(fquot； 相似度分数： {score}quot；) print(quot；-quot； * 20)else： print(quot；未找到相关结果。

quot；）登录后复制

完整示例代码：from langchain_community.embeddings import OpenAIEmbeddingsfrom langchain_community.vectorstores import Redisfrom langchain_community.document_loaders import TextLoaderfrom langchain_text_splitters import CharacterTextSplitterimport os# ---配置部分 ---# 请确保您的环境变量中已设置 OPENAI_API_KEY#或者在此处直接赋值，但不推荐在生产环境直接硬编码# os.environ[quot；OPENAI_API_KEYquot；] = quot；YOUR_OPENAI_API_KEYquot； REDIS_URL = quot；redis：//localhost：6379quot；INDEX_NAME = quot；eu_documents_indexquot； #为了使用描述性的索引名TEXT_FILE_PATH = quot；union.txtquot；# --- 1.初始化嵌入模型 ---embeddings = OpenAIEmbeddings()# --- 2. 加载文本文件 ---try： loader = TextLoader(TEXT_FILE_PATH，encoding=quot；utf-8quot；) Documents = loader.load() print(fquot；成功加载文件： {TEXT_FILE_PATH}quot；) except FileNotFoundError： print(fquot；错误：文件 '{TEXT_FILE_PATH}' 未找到。请确保文件。quot；) exit() except Exception as e： print(fquot；加载文件时发生错误： {e}quot；) exit()# --- 3. 切分文档 ---text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=500， chunk_overlap=50) # 调整块大小和重叠docs = text_splitter.split_documents(documents)print(fquot；原始文档切回到了 {len(docs)} 个文本块。quot；)# --- 4.存储文档并嵌入到Redis ---尝试： vectorstore = Redis.from_documents( docs， embeddings， redis_url=REDIS_URL， index_name=INDEX_NAME， ) print(fquot；成功将 {len(docs)} 个文本块及其嵌入存储到 Redis 索引 '{INDEX_NAME}' 中。

quot；) except Exception as e： print(fquot；存储到Redis时发生错误： {e}quot；) print(quot；请检查Redis服务是否运行，以及redis-py和RedisStack是否正确安装。quot；) exit()# --- 5.执行相似性搜索 ---query = quot；欧盟的主要目标是什么？quot； print(fquot；\n执行查询： '{query}'quot；)try： results_with_score = vectorstore.similarity_search_with_score(query) if results_with_score： print(quot；搜索结果 (文档内容和相似度分数)：quot；) for doc，分数 results_with_score： print(fquot； 文档内容： {doc.page_content.strip()[：200]}...quot；) print(fquot； 相似度分数： {score：.4f}quot；) print(quot；-quot； * 20) 其他： print(quot；未找到相关结果。quot；) except Exception as e： print(fquot；执行相似性搜索时发生错误： {e}quot；)登录后复制4. 注意事项与进阶考量文本切分策略：chunk_size和chunk_overlap参数对搜索效果影响很大。较小的chunk_size可能导致上下文丢失，而较大的chunk_size可能包含过多的不相关信息。chunk_overlap有助于在块边界处保证持语义连贯性。根据您的数据特性和应用场景，可能需要进行多次试验以找到最佳参数。LangChain还提供了其他切分器，如RecursiveCharacterTextSplitter，可以根据不同的分隔符稀疏切分。嵌入模型选择：本教程使用了OpenAI Embeddings，但您也可以选择其他嵌入模型，例如SentenceTransformerEmbeddings（来自langchain_community.embeddings.sentence_transformer），它允许您在本地运行模型，无需外部API调用。根据您的性能要求、成本分配和数据类型选择合适的模型。Redis与索引的连接：确保redis_url正确指向您的Redi s实例。index_name是Redis中用于存储和检索管理的索引名称，每次调用from_documents如果索引已存在，会默认覆盖或追加，请根据需要管理索引生命周期。数据生命周期管理（TTL）：原始提到的问题了TTL。虽然LangChain的Redis.from_documents方法本身没有直接提供设置单个嵌入或整个索引TTL的参数，但Redis默认支持对按键设置过渡时间（TTL）。

如果您为存储在Redis中的嵌入设置生命周期，可以在LangChain完成存储后，通过直接操作Redis客户端（如redis-py库）对相应的按键设置TTL，或者在设计数据模型时考虑将TTL逻辑集成到应用程序方面。性能优化：针对海量数据、批量处理和异步操作可以显着提升存储效率。此外，Redis的硬件配置（内存、CPU）和网络带宽同样影响读写性能。元数据利用：Redis.from_documents支持确定文档的元数据。在实际应用中，丰富的元数据可以用于过滤、排序或增强检索结果，提高搜索的精确性和用户体验。5. 总结

通过本教程，我们学习了如何利用LangChain框架，结合Redis支持数据库，构建一个从自定义文本文件到可嵌入搜索的完整流程。这包括文本的加载、智能切分、嵌入生成以及最终的支持存储和相似搜索。掌握这些技术，您将能够足以为各种智能应用（如知识库检索、语义问答等）打下坚实的高效基础，实现对非结构化文本数据的管理和智能利用。

以上就是Redis支持数据库中高效与检索自定义文本嵌入教程的详细内容，更多请关注乐哥常识网相关文章！