`langchain_community.vectorstores.weaviate`.Weaviate¶

class langchain_community.vectorstores.weaviate.Weaviate(client: ~typing.Any, index_name: str, text_key: str, embedding: ~typing.Optional[~langchain_core.embeddings.embeddings.Embeddings] = None, attributes: ~typing.Optional[~typing.List[str]] = None, relevance_score_fn: ~typing.Optional[~typing.Callable[[float], float]] = <function _default_score_normalizer>, by_text: bool = True)[source]¶

Weaviate 向量存储。

要使用，您应该安装 weaviate-client python 包。

示例

import weaviate
from langchain_community.vectorstores import Weaviate

client = weaviate.Client(url=os.environ["WEAVIATE_URL"], ...)
weaviate = Weaviate(client, index_name, text_key)

使用 Weaviate 客户端初始化。

属性

embeddings

访问查询嵌入对象（如果可用）。

方法

`__init__`(client, index_name, text_key[, ...])	使用 Weaviate 客户端初始化。
`aadd_documents`(documents, **kwargs)	异步运行更多文档通过嵌入并添加到向量存储。
`aadd_texts`(texts[, metadatas])	异步运行更多文本通过嵌入并添加到向量存储。
`add_documents`(documents, **kwargs)	在向量存储中添加或更新文档。
`add_texts`(texts[, metadatas])	将带有元数据（属性）的文本上传到 Weaviate。
`adelete`([ids])	异步按向量 ID 或其他条件删除。
`afrom_documents`(documents, embedding, **kwargs)	异步返回从文档和嵌入初始化的 VectorStore。
`afrom_texts`(texts, embedding[, metadatas])	异步返回从文本和嵌入初始化的 VectorStore。
`aget_by_ids`(ids, /)	异步按 ID 获取文档。
`amax_marginal_relevance_search`(query[, k, ...])	异步返回使用最大边际相关性选择的文档。
`amax_marginal_relevance_search_by_vector`(...)	异步返回使用最大边际相关性选择的文档。
`as_retriever`(**kwargs)	返回从该 VectorStore 初始化的 VectorStoreRetriever。
`asearch`(query, search_type, **kwargs)	异步返回与使用指定搜索类型的查询最相似的文档。
`asimilarity_search`(query[, k])	异步返回与查询最相似的文档。
`asimilarity_search_by_vector`(embedding[, k])	异步返回与嵌入向量最相似的文档。
`asimilarity_search_with_relevance_scores`(query)	异步返回范围在 [0, 1] 内的文档和相关性分数。
`asimilarity_search_with_score`(args, *kwargs)	异步运行带距离的相似性搜索。
`astreaming_upsert`(items, /, batch_size, **kwargs)
`aupsert`(items, /, **kwargs)
Weaviate.delete()	按向量 ID 删除。
`from_documents`(documents, embedding, **kwargs)	返回从文档和嵌入初始化的 VectorStore。
`from_texts`(texts, embedding[, metadatas, ...])	从原始文档构建 Weaviate 包装器。
`get_by_ids`(ids, /)	按 ID 获取文档。
`max_marginal_relevance_search`(query[, k, ...])	返回使用最大边际相关性选择的文档。
`max_marginal_relevance_search_by_vector`(...)	返回使用最大边际相关性选择的文档。
Weaviate.search()	返回与使用指定搜索类型的查询最相似的文档。
`similarity_search`(query[, k])	返回与查询最相似的文档。
`similarity_search_by_text`(query[, k])	返回与查询最相似的文档。
`similarity_search_by_vector`(embedding[, k])	在 Weaviate 中查找与嵌入向量相似的文档。
`similarity_search_with_relevance_scores`(query)	返回范围在 [0, 1] 内的文档和相关性分数。
`similarity_search_with_score`(query[, k])	返回与查询文本最相似的文档列表，以及每个文档的余弦距离（浮点数）。
Weaviate.streaming_upsert()
Weaviate.upsert()

参数

client (Any) –
index_name (str) –
text_key (str) –
embedding (Optional[Embeddings]) –
attributes (Optional[List[str]]) –
relevance_score_fn (Optional[Callable[[float], float]]) –
by_text (bool) –

__init__(client: ~typing.Any, index_name: str, text_key: str, embedding: ~typing.Optional[~langchain_core.embeddings.embeddings.Embeddings] = None, attributes: ~typing.Optional[~typing.List[str]] = None, relevance_score_fn: ~typing.Optional[~typing.Callable[[float], float]] = <function _default_score_normalizer>, by_text: bool = True)[source]¶

使用 Weaviate 客户端初始化。

参数

client (Any) –
index_name (str) –
text_key (str) –
embedding (Optional[Embeddings]) –
attributes (Optional[List[str]]) –
relevance_score_fn (Optional[Callable[[float], float]]) –
by_text (bool) –

async aadd_documents(documents: List[Document], **kwargs: Any) → List[str]¶

异步运行更多文档通过嵌入并添加到向量存储。

参数

documents (List[Document]) – 要添加到向量存储的文档列表。
kwargs (Any) – 额外的关键字参数。

返回值

添加文本的 ID 列表。

Raises

ValueError – 如果 ID 数量与文档数量不匹配。

返回类型

List[str]

async aadd_texts(texts: Iterable[str], metadatas: Optional[List[dict]] = None, **kwargs: Any) → List[str]¶

异步运行更多文本通过嵌入并添加到向量存储。

参数

texts (Iterable[str]) – 要添加到向量存储的字符串可迭代对象。
metadatas (Optional[List[dict]]) – 与文本关联的可选元数据列表。默认为 None。
**kwargs (Any) – 向量存储特定参数。

返回值

从将文本添加到向量存储中获取的 ID 列表。

Raises

ValueError – 如果元数据数量与文本数量不匹配。
ValueError – 如果 ID 数量与文本数量不匹配。

返回类型

List[str]

add_documents(documents: List[Document], **kwargs: Any) → List[str]¶

在向量存储中添加或更新文档。

参数

documents (List[Document]) – 要添加到向量存储的文档列表。
kwargs (Any) – 额外的关键字参数。如果 kwargs 包含 ids 并且 documents 包含 ids，则 kwargs 中的 ids 将优先。

返回值

添加文本的 ID 列表。

Raises

ValueError – 如果 ID 数量与文档数量不匹配。

返回类型

List[str]

add_texts(texts: Iterable[str], metadatas: Optional[List[dict]] = None, **kwargs: Any) → List[str][source]¶

将带有元数据（属性）的文本上传到 Weaviate。

参数

texts (Iterable[str]) –
metadatas (Optional[List[dict]]) –
kwargs (Any) –

返回类型

List[str]

async adelete(ids: Optional[List[str]] = None, **kwargs: Any) → Optional[bool]¶

异步按向量 ID 或其他条件删除。

参数

ids (Optional[List[str]]) – 要删除的 ID 列表。如果为 None，则删除全部。默认为 None。
**kwargs (Any) – 子类可能使用的其他关键字参数。

返回值

如果删除成功则为 True，否则为 False，如果未实现则为 None。

返回类型

Optional[bool]

async classmethod afrom_documents(documents: List[Document], embedding: Embeddings, **kwargs: Any) → VST¶

异步返回从文档和嵌入初始化的 VectorStore。

参数

documents (List[Document]) – 要添加到向量存储的文档列表。
embedding (Embeddings) – 要使用的嵌入函数。
kwargs (Any) – 额外的关键字参数。

返回值

从文档和嵌入初始化的 VectorStore。

返回类型

VectorStore

async classmethod afrom_texts(texts: List[str], embedding: Embeddings, metadatas: Optional[List[dict]] = None, **kwargs: Any) → VST¶

异步返回从文本和嵌入初始化的 VectorStore。

参数

texts (List[str]) – 要添加到向量存储的文本列表。
embedding (Embeddings) – 要使用的嵌入函数。
metadatas (Optional[List[dict]]) – 与文本关联的可选元数据列表。默认为 None。
kwargs (Any) – 额外的关键字参数。

返回值

从文本和嵌入初始化的 VectorStore。

返回类型

VectorStore

async aget_by_ids(ids: Sequence[str], /) → List[Document]¶

异步按 ID 获取文档。

返回的文档应将 ID 字段设置为向量存储中文档的 ID。

如果某些 ID 未找到或存在重复 ID，则返回的文档可能少于请求的文档。

用户不应假设返回文档的顺序与输入 ID 的顺序匹配。相反，用户应依赖返回文档的 ID 字段。

如果某些 ID 未找到文档，则此方法不应引发异常。

参数: ids (Sequence[str]) – 要检索的 ID 列表。
返回值: 文档列表。
返回类型: List[Document]

0.2.11 版本新增。

async amax_marginal_relevance_search(query: str, k: int = 4, fetch_k: int = 20, lambda_mult: float = 0.5, **kwargs: Any) → List[Document]¶

异步返回使用最大边际相关性选择的文档。

最大边际相关性优化了与查询的相似性和所选文档之间的多样性。

参数

query (str) – 用于查找相似文档的文本。
k (int) – 要返回的文档数量。默认为 4。
fetch_k (int) – 要获取并传递给 MMR 算法的文档数量。默认为 20。
lambda_mult (float) – 介于 0 和 1 之间的数字，用于确定结果之间多样性的程度，其中 0 对应于最大多样性，1 对应于最小多样性。默认为 0.5。
kwargs (Any) –

返回值

由最大边际相关性选择的文档列表。

返回类型

List[Document]

async amax_marginal_relevance_search_by_vector(embedding: List[float], k: int = 4, fetch_k: int = 20, lambda_mult: float = 0.5, **kwargs: Any) → List[Document]¶

异步返回使用最大边际相关性选择的文档。

最大边际相关性优化了与查询的相似性和所选文档之间的多样性。

参数

embedding (List[float]) – 用于查找相似文档的嵌入。
k (int) – 要返回的文档数量。默认为 4。
fetch_k (int) – 要获取并传递给 MMR 算法的文档数量。默认为 20。
lambda_mult (float) – 介于 0 和 1 之间的数字，用于确定结果之间多样性的程度，其中 0 对应于最大多样性，1 对应于最小多样性。默认为 0.5。
**kwargs (Any) – 传递给搜索方法的参数。

返回值

由最大边际相关性选择的文档列表。

返回类型

List[Document]

as_retriever(**kwargs: Any) → VectorStoreRetriever¶

返回从该 VectorStore 初始化的 VectorStoreRetriever。

参数

**kwargs (Any) –

要传递给搜索功能的关键字参数。可以包括：search_type (Optional[str]): 定义搜索的类型

Retriever 应执行的操作。可以是“similarity”（默认）、“mmr”或“similarity_score_threshold”。

search_kwargs (Optional[Dict])：传递给

search 函数的关键字参数。可以包括如下内容：

k: 返回的文档数量（默认值：4） score_threshold: 最低相关性阈值

，适用于 similarity_score_threshold

fetch_k: 传递给 MMR 算法的文档数量: （默认值：20）
lambda_mult: MMR 返回结果的多样性；: 1 表示最小多样性，0 表示最大多样性。（默认值：0.5）

filter: 按文档元数据筛选

返回值

VectorStore 的 Retriever 类。

返回类型

VectorStoreRetriever

示例

# Retrieve more documents with higher diversity
# Useful if your dataset has many similar documents
docsearch.as_retriever(
    search_type="mmr",
    search_kwargs={'k': 6, 'lambda_mult': 0.25}
)

# Fetch more documents for the MMR algorithm to consider
# But only return the top 5
docsearch.as_retriever(
    search_type="mmr",
    search_kwargs={'k': 5, 'fetch_k': 50}
)

# Only retrieve documents that have a relevance score
# Above a certain threshold
docsearch.as_retriever(
    search_type="similarity_score_threshold",
    search_kwargs={'score_threshold': 0.8}
)

# Only get the single most similar document from the dataset
docsearch.as_retriever(search_kwargs={'k': 1})

# Use a filter to only retrieve documents from a specific paper
docsearch.as_retriever(
    search_kwargs={'filter': {'paper_title':'GPT-4 Technical Report'}}
)

async asearch(query: str, search_type: str, **kwargs: Any) → List[Document]¶

异步返回与使用指定搜索类型的查询最相似的文档。

参数

query (str) – 输入文本。
search_type (str) – 要执行的搜索类型。可以是“similarity”、“mmr”或“similarity_score_threshold”。
**kwargs (Any) – 传递给搜索方法的参数。

返回值

与查询最相似的文档列表。

Raises

ValueError – 如果 search_type 不是“similarity”、“mmr”或“similarity_score_threshold”之一。

返回类型

List[Document]

async asimilarity_search(query: str, k: int = 4, **kwargs: Any) → List[Document]¶

异步返回与查询最相似的文档。

参数

query (str) – 输入文本。
k (int) – 要返回的文档数量。默认为 4。
**kwargs (Any) – 传递给搜索方法的参数。

返回值

与查询最相似的文档列表。

返回类型

List[Document]

async asimilarity_search_by_vector(embedding: List[float], k: int = 4, **kwargs: Any) → List[Document]¶

异步返回与嵌入向量最相似的文档。

参数

embedding (List[float]) – 用于查找相似文档的嵌入。
k (int) – 要返回的文档数量。默认为 4。
**kwargs (Any) – 传递给搜索方法的参数。

返回值

与查询向量最相似的文档列表。

返回类型

List[Document]

async asimilarity_search_with_relevance_scores(query: str, k: int = 4, **kwargs: Any) → List[Tuple[Document, float]]¶

异步返回范围在 [0, 1] 内的文档和相关性分数。

0 表示不相似，1 表示最相似。

参数

query (str) – 输入文本。
k (int) – 要返回的文档数量。默认为 4。
**kwargs (Any) –
要传递给相似度搜索的 kwargs。应包括：score_threshold：可选，介于 0 到 1 之间的浮点值，用于

筛选检索到的文档结果集

返回值

（文档，相似度得分）元组的列表

返回类型

List[Tuple[Document, float]]

async asimilarity_search_with_score(*args: Any, **kwargs: Any) → List[Tuple[Document, float]]¶

异步运行带距离的相似性搜索。

参数

*args (Any) – 传递给 search 方法的参数。
**kwargs (Any) – 传递给搜索方法的参数。

返回值

（文档，相似度得分）元组的列表。

返回类型

List[Tuple[Document, float]]

astreaming_upsert(items: AsyncIterable[Document], /, batch_size: int, **kwargs: Any) → AsyncIterator[UpsertResponse]¶

Beta

在 0.2.11 版本中添加。API 可能会发生变化。

以流式方式 Upsert 文档。streaming_upsert 的异步版本。

参数

items (AsyncIterable[Document]) – 要添加到向量存储的文档的可迭代对象。
batch_size (int) – 每次 upsert 的批次大小。
kwargs (Any) – 附加关键字参数。kwargs 应仅包含所有文档通用的参数。（例如，索引超时、重试策略等）kwargs 不应包含 id，以避免语义不明确。ID 应作为 Document 对象的一部分提供。

Yields

UpsertResponse – 响应对象，其中包含已成功添加或更新到向量存储的 ID 列表，以及未能添加或更新的 ID 列表。

返回类型

AsyncIterator[UpsertResponse]

0.2.11 版本新增。

async aupsert(items: Sequence[Document], /, **kwargs: Any) → UpsertResponse¶

Beta

在 0.2.11 版本中添加。API 可能会发生变化。

在向量存储中添加或更新文档。upsert 的异步版本。

如果提供了 Document 对象的 ID 字段，则 upsert 功能应使用该字段。如果未提供 ID，则 upsert 方法可以自由地为文档生成 ID。

当指定了 ID 并且文档已存在于向量存储中时，upsert 方法应使用新数据更新文档。如果文档不存在，则 upsert 方法应将文档添加到向量存储中。

参数

items (Sequence[Document]) – 要添加到向量存储的文档序列。
kwargs (Any) – 额外的关键字参数。

返回值

响应对象，其中包含已成功添加或更新到向量存储的 ID 列表，以及未能添加或更新的 ID 列表。

返回类型

UpsertResponse

0.2.11 版本新增。

delete(ids: Optional[List[str]] = None, **kwargs: Any) → None[source]¶

按向量 ID 删除。

参数

ids (Optional[List[str]]) – 要删除的 ID 列表。
kwargs (Any) –

返回类型

None

classmethod from_documents(documents: List[Document], embedding: Embeddings, **kwargs: Any) → VST¶

返回从文档和嵌入初始化的 VectorStore。

参数

documents (List[Document]) – 要添加到向量存储的文档列表。
embedding (Embeddings) – 要使用的嵌入函数。
kwargs (Any) – 额外的关键字参数。

返回值

从文档和嵌入初始化的 VectorStore。

返回类型

VectorStore

classmethod from_texts(texts: List[str], embedding: Embeddings, metadatas: Optional[List[dict]] = None, *, client: Optional[weaviate.Client] = None, weaviate_url: Optional[str] = None, weaviate_api_key: Optional[str] = None, batch_size: Optional[int] = None, index_name: Optional[str] = None, text_key: str = 'text', by_text: bool = False, relevance_score_fn: Optional[Callable[[float], float]] = <function _default_score_normalizer>, **kwargs: Any) → Weaviate[source]¶

从原始文档构建 Weaviate 包装器。

这是一个用户友好的界面，用于

嵌入文档。
在 Weaviate 实例中为嵌入创建新索引。
将文档添加到新创建的 Weaviate 索引。

这旨在成为快速入门的方法。

参数

texts (List[str]) – 要添加到向量存储的文本。
embedding (Embeddings) – 要使用的文本嵌入模型。
metadatas (Optional[List[dict]]) – 与每个文本关联的元数据。
client (Optional[weaviate.Client]) – 要使用的 weaviate.Client。
weaviate_url (Optional[str]) – Weaviate URL。如果使用 Weaviate Cloud Services，请从 Details 选项卡获取。可以作为命名参数传入，也可以通过设置环境变量 WEAVIATE_URL 传入。如果提供了客户端，则不应指定。
weaviate_api_key (Optional[str]) – Weaviate API 密钥。如果启用并使用 Weaviate Cloud Services，请从 Details 选项卡获取。可以作为命名参数传入，也可以通过设置环境变量 WEAVIATE_API_KEY 传入。如果提供了客户端，则不应指定。
batch_size (Optional[int]) – 批量操作的大小。
index_name (Optional[str]) – 索引名称。
text_key (str) – 用于上传/检索到/从向量存储的文本的键。
by_text (bool) – 是否按文本或按嵌入进行搜索。
relevance_score_fn (Optional[Callable[[float], float]]) – 用于将向量存储使用的任何距离函数转换为相关性分数的函数，相关性分数是归一化的相似度分数（0 表示不相似，1 表示相似）。
kwargs (Any) – 要传递给 Weaviate.__init__() 的其他命名参数。

返回类型

Weaviate

示例

from langchain_community.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import Weaviate

embeddings = OpenAIEmbeddings()
weaviate = Weaviate.from_texts(
    texts,
    embeddings,
    weaviate_url="https://#:8080"
)

get_by_ids(ids: Sequence[str], /) → List[Document]¶

按 ID 获取文档。

返回的文档应将 ID 字段设置为向量存储中文档的 ID。

如果某些 ID 未找到或存在重复 ID，则返回的文档可能少于请求的文档。

用户不应假设返回文档的顺序与输入 ID 的顺序匹配。相反，用户应依赖返回文档的 ID 字段。

如果某些 ID 未找到文档，则此方法不应引发异常。

参数: ids (Sequence[str]) – 要检索的 ID 列表。
返回值: 文档列表。
返回类型: List[Document]

0.2.11 版本新增。

max_marginal_relevance_search(query: str, k: int = 4, fetch_k: int = 20, lambda_mult: float = 0.5, **kwargs: Any) → List[Document][source]¶

返回使用最大边际相关性选择的文档。

最大边际相关性优化了与查询的相似性和所选文档之间的多样性。

参数

query (str) – 用于查找相似文档的文本。
k (int) – 要返回的文档数量。默认为 4。
fetch_k (int) – 要获取以传递给 MMR 算法的文档数量。
lambda_mult (float) – 介于 0 和 1 之间的数字，用于确定结果之间多样性的程度，其中 0 对应于最大多样性，1 对应于最小多样性。默认为 0.5。
kwargs (Any) –

返回值

由最大边际相关性选择的文档列表。

返回类型

List[Document]

max_marginal_relevance_search_by_vector(embedding: List[float], k: int = 4, fetch_k: int = 20, lambda_mult: float = 0.5, **kwargs: Any) → List[Document][source]¶

返回使用最大边际相关性选择的文档。

最大边际相关性优化了与查询的相似性和所选文档之间的多样性。

参数

embedding (List[float]) – 用于查找相似文档的嵌入。
k (int) – 要返回的文档数量。默认为 4。
fetch_k (int) – 要获取以传递给 MMR 算法的文档数量。
lambda_mult (float) – 介于 0 和 1 之间的数字，用于确定结果之间多样性的程度，其中 0 对应于最大多样性，1 对应于最小多样性。默认为 0.5。
kwargs (Any) –

返回值

由最大边际相关性选择的文档列表。

返回类型

List[Document]

search(query: str, search_type: str, **kwargs: Any) → List[Document]¶

返回与使用指定搜索类型的查询最相似的文档。

参数

query (str) – 输入文本
search_type (str) – 要执行的搜索类型。可以是“similarity”、“mmr”或“similarity_score_threshold”。
**kwargs (Any) – 传递给搜索方法的参数。

返回值

与查询最相似的文档列表。

Raises

ValueError – 如果 search_type 不是“similarity”、“mmr”或“similarity_score_threshold”之一。

返回类型

List[Document]

similarity_search(query: str, k: int = 4, **kwargs: Any) → List[Document][source]¶

返回与查询最相似的文档。

参数

query (str) – 用于查找相似文档的文本。
k (int) – 要返回的文档数量。默认为 4。
kwargs (Any) –

返回值

与查询最相似的文档列表。

返回类型

List[Document]

similarity_search_by_text(query: str, k: int = 4, **kwargs: Any) → List[Document][source]¶

返回与查询最相似的文档。

参数

query (str) – 用于查找相似文档的文本。
k (int) – 要返回的文档数量。默认为 4。
kwargs (Any) –

返回值

与查询最相似的文档列表。

返回类型

List[Document]

similarity_search_by_vector(embedding: List[float], k: int = 4, **kwargs: Any) → List[Document][source]¶

在 Weaviate 中查找与嵌入向量相似的文档。

参数

embedding (List[float]) –
k (int) –
kwargs (Any) –

返回类型

List[Document]

similarity_search_with_relevance_scores(query: str, k: int = 4, **kwargs: Any) → List[Tuple[Document, float]]¶

返回范围在 [0, 1] 内的文档和相关性分数。

0 表示不相似，1 表示最相似。

参数

query (str) – 输入文本。
k (int) – 要返回的文档数量。默认为 4。
**kwargs (Any) –
要传递给相似度搜索的 kwargs。应包括：score_threshold：可选，介于 0 到 1 之间的浮点值，用于

筛选检索到的文档结果集。

返回值

（文档，相似度得分）元组的列表。

返回类型

List[Tuple[Document, float]]

similarity_search_with_score(query: str, k: int = 4, **kwargs: Any) → List[Tuple[Document, float]][source]¶

返回与查询文本最相似的文档列表，以及每个文档的余弦距离浮点数。分数越低表示相似度越高。

参数

query (str) –
k (int) –
kwargs (Any) –

返回类型

List[Tuple[Document, float]]

streaming_upsert(items: Iterable[Document], /, batch_size: int, **kwargs: Any) → Iterator[UpsertResponse]¶

Beta

在 0.2.11 版本中添加。API 可能会发生变化。

以流式方式进行文档的Upsert操作。

参数

items (Iterable[Document]) – 要添加到向量存储的可迭代 Document 集合。
batch_size (int) – 每次 upsert 的批次大小。
kwargs (Any) – 附加的关键字参数。 kwargs 应该只包含所有文档共有的参数。（例如：索引超时时间、重试策略等。）kwargs 不应包含 id，以避免语义模糊。相反，ID 应该作为 Document 对象的一部分提供。

Yields

UpsertResponse – 响应对象，其中包含已成功添加或更新到向量存储的 ID 列表，以及未能添加或更新的 ID 列表。

返回类型

Iterator[UpsertResponse]

0.2.11 版本新增。

upsert(items: Sequence[Document], /, **kwargs: Any) → UpsertResponse¶

Beta

在 0.2.11 版本中添加。API 可能会发生变化。

在向量存储中添加或更新文档。

如果提供了 Document 对象的 ID 字段，则 upsert 功能应使用该字段。如果未提供 ID，则 upsert 方法可以自由地为文档生成 ID。

当指定了 ID 并且文档已存在于向量存储中时，upsert 方法应使用新数据更新文档。如果文档不存在，则 upsert 方法应将文档添加到向量存储中。

参数

items (Sequence[Document]) – 要添加到向量存储的文档序列。
kwargs (Any) – 额外的关键字参数。

返回值

响应对象，其中包含已成功添加或更新到向量存储的 ID 列表，以及未能添加或更新的 ID 列表。

返回类型

UpsertResponse

0.2.11 版本新增。

使用 Weaviate 的示例¶

Weaviate

langchain_community.vectorstores.weaviate.Weaviate¶

使用 Weaviate 的示例¶

`langchain_community.vectorstores.weaviate`.Weaviate¶