将 LangChain 与 Milvus 或 FAISS 等向量数据库集成涉及使用 LangChain 的内置模块来处理文档、生成向量嵌入以及与数据库交互。这个过程通常始于将文本数据转换为数值向量嵌入（使用 OpenAI 的 text-embedding-ada-002 等模型），并将其存储在向量数据库中以实现高效的相似性搜索。LangChain 为文档加载器、文本分块器和向量存储连接器提供了抽象，简化了语言模型与外部数据源的连接。例如，您可以将 PDF 分割成文本块，为每个块生成向量嵌入，然后将其存储在 Milvus 或 FAISS 中。查询时，LangChain 使用相似性搜索从数据库中检索最相关的文本块，并将其馈送给语言模型以获得上下文感知的响应。
对于 FAISS 集成，LangChain 的 FAISS 模块提供了一种直接的方法来创建和查询本地向量存储。通过 pip 安装 faiss-cpu 或 faiss-gpu 后，您可以使用 LangChain.vectorstores.FAISS 加载文档，将其分割成易于管理的块，并生成向量嵌入。例如，使用 RecursiveCharacterTextSplitter 分割文本，使用 OpenAIEmbeddings 创建向量嵌入，您可以通过 FAISS.from_texts(texts, embeddings) 构建一个 FAISS 索引。查询涉及调用 similarity_search(query) 来检索相关文档。FAISS 适用于小型应用或原型开发，因为它在内存中运行且不需要单独的服务器。然而，它对于大型数据集缺乏可扩展性，因此不太适合处理大量数据的生产环境。
Milvus 集成需要一些额外的设置步骤，但在生产环境中具有更好的可扩展性。在部署 Milvus 实例（本地或通过云服务）后，使用 LangChain 的 Milvus 模块连接，并使用 host、port 和集合名称等参数。例如，Milvus.from_documents(documents, embeddings, connection_args={"host": "localhost", "port": "19530"}) 会创建一个集合并存储向量嵌入。Milvus 支持过滤和分布式存储等高级功能，使其适用于大型数据集。查询时，similarity_search 返回按相似度排序的结果，您可以将其与 LangChain 的 chain 结合用于问答等任务。虽然 Milvus 在设置和维护方面增加了复杂性，但其可扩展性和性能使其成为需要对数百万个向量进行实时搜索的应用的更好选择。这两种集成方式都突显了 LangChain 在连接语言模型与专业向量数据库方面的灵活性。