如何在 MongoDB 中保存向量嵌入 `FAISS`？

Question

我正在使用 LangChain 构建一些东西，并遇到了最著名的基于索引的向量数据库之一

FAISS

。以下是我如何使用 FAISS 矢量数据库的命令：

from langchain.document_loaders import PyMuPDFLoader
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS

loader = PyMuPDFLoader('path/to/pdf_file.pdf')
raw_texts = loader.load_and_split()

embeddings = OpenAIEmbeddings()

vectorstore = FAISS.from_documents(raw_texts, embeddings)

在上面的代码中，我想将

vectorstore

存储在 MongoDB 数据库中。有没有办法在 MongoDB 上加载这些矢量存储并使用

similarity_search

相对于输入

prompt

提取它们？

Answer 1

我遇到了同样的情况，到目前为止我发现我们无法将矢量内容直接保存到Mongo DB中，但我们可以期望保存FAISS DB的索引。

Answer 2

您好，您找到访问矢量存储内容的方法了吗？ 我什至试图将内容保存到文本到 json 文件，但找不到方法来做到这一点？