langchain-chatchat怎么做向量化处理

### Langchain-Chatchat 中的向量化处理

在 Langchain-Chatchat 项目中，为了提高检索效率并增强语义理解能力，通常会采用向量化的技术来表示文本数据。通过将文档转换成高维空间中的稠密向量，可以更有效地计算相似度。

#### 向量化方法的选择

Langchain-Chatchat 支持多种向量化方案，其中最常用的是基于预训练模型的方式。这些模型能够捕捉到词语之间的复杂关系，并将其映射为固定长度的向量形式[^1]。

对于具体的实现细节，在 `startup.py` 文件中有提供了一键启动脚本来简化部署流程。该脚本不仅负责初始化必要的环境变量和服务组件，还集成了向量化模块的配置选项[^4]。

下面是一个简单的 Python 代码片段展示如何利用 Hugging Face 的 Sentence Transformers 库来进行向量化操作：

from sentence_transformers import SentenceTransformer, util

model_name = 'all-MiniLM-L6-v2'
model = SentenceTransformer(model_name)

def vectorize_text(texts):
    embeddings = model.encode(texts, convert_to_tensor=True)
    return embeddings

此函数接收一组字符串列表作为输入参数，并返回对应的嵌入张量。值得注意的是，这里使用的 `SentenceTransformer` 类来自第三方库 `sentence-transformers`，它内部封装了许多高质量的语言模型用于生成上下文敏感的词句表征[^3]。