问题验证
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问题
如何通过VectorStoreIndex.from_vector_store
初始化一个带有docstore的索引?当我使用VectorStoreIndex.from_vector_store
方法创建索引时,我发现它的docstore实际上是空的,这意味着我的内存没有用向量初始化,也没有节点。这是个bug吗?
或者,还有其他从Elastic Search数据库初始化索引数据的方法吗?
如何通过VectorStoreIndex.from_vector_store
初始化一个带有docstore的索引?当我使用VectorStoreIndex.from_vector_store
方法创建索引时,我发现它的docstore实际上是空的,这意味着我的内存没有用向量初始化,也没有节点。这是个bug吗?
或者,还有其他从Elastic Search数据库初始化索引数据的方法吗?
3条答案
按热度按时间8yparm6h1#
方法
VectorStoreIndex.from_vector_store
的设计目的是在不预先填充数据的情况下初始化一个VectorStoreIndex
示例。它设置了索引结构,以便将来进行操作,但不会从向量存储中加载现有数据。这就是为什么在使用此方法后,您会发现 docstore 为空。这是预期的行为,而不是一个错误。要使用 Elastic Search 数据库中的数据初始化索引,您需要显式地将数据加载到索引中。这可能涉及使用类似于
ElasticsearchReader.load_data
的方法查询 Elastic Search 中现有的数据,然后将这些节点添加到索引中。如果您正在尝试处理已经在向量存储中的数据,并在 docstore 为空时遇到问题,请考虑直接与向量存储 API 交互,或使用索引的检索方法来获取和添加节点。例如,您可以像这样检索存储在向量存储中的所有节点,并将它们添加到您的索引中:
这种方法允许您使用来自向量存储(如 Elastic Search 数据库)的现有数据填充索引。
详细信息
来源
关于 Dosu
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hgc7kmma2#
@mglslg with all vector db integrations, the docstore is always empty, because all the nodes are stored in the vector db. This is done to simplify storage.
If you need a docstore, you can either manually maintain one outside of the index using the class itself, or set
store_nodes_override=True
when creating your index. Both options mean you need to save and load the docstore somewhere8gsdolmq3#
感谢您的回答!
我对这个docstore对象有些困惑。
它似乎像是一个缓存,因为我在调用refresh_ref_docs时,发现了类似
self.docstore.set_document_hash(document.get_doc_id(), document.hash)
的代码,后来在决定是否更新时,它会比较docstore中的哈希值。您能帮我解释一下它的设计概念吗?我在官方文档中没有找到相关的解释。我最初认为使用refresh_ref_docs方法会自动从Elasticsearch读取数据并匹配哈希值,但后来发现它只匹配docstore中缓存的哈希值。最后,我不得不手动检查Elasticsearch中的哈希值以进行匹配。我的代码最终如下:
llamaindex框架中还有其他更好的实现方式吗?
@dosubot