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深湖

本页面介绍如何在 LangChain 中使用深湖（Deep Lake）生态系统。

为什么选择深湖？​

  • 不仅仅是一个（多模态）向量存储库。您还可以使用数据集来微调自己的 LLM 模型。
  • 不仅存储嵌入向量，还具备自动版本控制的原始数据。
  • 真正的无服务器。不需要另一个服务，可与主要的云提供商（AWS S3、GCS 等）一起使用。

更多资源​

  1. LangChain 和深湖终极指南：构建 ChatGPT 以回答关于您的金融数据的问题
  2. 使用深湖进行 Twitter 算法代码分析
  3. 这是 白皮书 和 学术论文 关于深湖的。
  4. 这是一套额外的资源可供查阅：深湖，开始 和 Tutorials

安装和设置​

  • 使用 pip install deeplake 安装 Python 包

封装​

向量存储库​

存在一个围绕深湖的封装，它是用于深度学习应用的数据湖，您可以将其用作向量存储库（目前），无论是用于语义搜索还是示例选择。

要导入此向量存储库：

from langchain.vectorstores import DeepLake

有关深湖封装的更详细演练，请参阅 此笔记本