langchain_community.vectorstores.FAISS库怎么读二维列表？

langchain_community.vectorstores.FAISS库通常用于处理高效的向量存储和搜索，它基于Facebook的FAISS（Fast Approximate Inverse Search）框架。如果你想要读取二维列表（通常是嵌套的列表结构），你需要先将这个列表转换成FAISS支持的数据格式，比如稠密向量数组。

假设你的二维列表类似于`[[vector1], [vector2], ...]`，其中每个子列表是一个一维向量，你可以按照以下步骤操作：

1. **创建数据结构**：将列表内的向量转换为float32类型的numpy数组，因为FAISS通常处理这种格式的数据。

import numpy as np

data = [[...], [...], ...]  # 二维列表
vectors = np.array(data, dtype=np.float32)

2. **构建FAISS Index**：创建一个FAISS的Index对象，如`FlatIP`或`IVFADC`，取决于你的检索需求。

from faiss import FlatIP, IndexFlatL2  # 如果向量是L2归一化的

# 假设我们使用L2距离，IndexFlatL2是一个简单的索引类型
index = IndexFlatL2(vectors.shape[1])  # 第二个维度是向量长度
index.add(vectors)  # 将向量添加到索引中

3. **查询与检索**：如果你有一个查询向量，可以像下面这样查找最相似的向量：

query_vector = np.array([...], dtype=np.float32)
distances, indices = index.search(query_vector.reshape(1, -1), k=10)  # 搜索前10个最近的向量