如何加载已保存的LangChain Community SKLearn VectorStore？

要在另一个文件中加载你已保存的SKLearnVectorStore，需保证使用与创建时完全一致的嵌入模型配置，调用load()方法完成加载，具体操作如下：

• 导入所需依赖库：

from langchain_community.vectorstores import SKLearnVectorStore
from langchain_community.embeddings import OllamaEmbeddings

• 初始化和创建时完全相同的嵌入实例，模型名称、参数必须严格一致：

embedding = OllamaEmbeddings(model="Gemma-2:9b")

• 调用load()方法加载向量存储，传入保存时指定的persist_path和初始化好的嵌入实例：

vectorstore = SKLearnVectorStore.load(
    persist_path="assets/vectorstore",
    embedding=embedding
)

关键注意事项： #

• 确认persist_path路径正确，对应保存时的目录，目录下需存在完整的向量存储文件
• 嵌入模型的配置必须和创建时完全匹配，包括模型名称、额外参数（如温度、上下文窗口等），否则会导致向量匹配异常
• 若加载失败，优先检查路径是否存在、文件是否损坏，或嵌入模型能否正常初始化

内容的提问来源于stack exchange，提问作者aliarda