如何通过LangChain的Weaviate类同时访问多列数据？

我已经在Weaviate中创建了包含多属性的Schema，通过以下代码导入数据：

for row in tqdm(data, total=len(data)):
            client.data_object.create(data_object=row, class_name=INDEX_NAME)

单条数据样例如下：

{'Table_Name': 'Cust', 'Column_Name': 'Amount', 'Data_Type': 'Number', 'Table_Description': 'customer table', 'Column_Description': 'total transaction amount'}

请问如何通过LangChain的Weaviate()类访问这类多键对象？初始化代码如下：

vectorstore = Weaviate(weaviate_client, INDEX_NAME, <??>)

若不传入第三个参数尝试获取所有对象，会触发如下错误：

Traceback (most recent call last):
  File "/Users/main.py", line 43, in <module>
    vectorstore = populate_data(weaviate_client)
  File "/Users/main.py", line 39, in populate_data
    return Weaviate(weaviate_client, INDEX_NAME)
TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'text_key'

LangChain的Weaviate类必须传入text_key参数，这个参数用来指定Weaviate对象中作为核心检索依据的文本字段。针对你的多属性数据，有两种可行处理方式：

方式一：指定单个现有字段作为text_key #

如果你的检索需求聚焦某一个字段（比如Column_Description或Table_Description），直接传入对应字段名即可完成初始化：

vectorstore = Weaviate(weaviate_client, INDEX_NAME, text_key="Column_Description")

这样初始化后，LangChain会基于你指定的字段做向量检索，返回结果会包含该对象的所有原始属性，不会只局限于text_key指定的字段。

方式二：组合多字段生成专属检索字段 #

如果需要结合多个字段的内容进行更全面的检索，可以先在Weaviate的Schema中新增一个文本类型字段，导入数据时把多个字段内容拼接后存入该字段，再将其设为text_key：

1. 修改Schema，添加用于组合信息的字段（比如Combined_Info）：

# Schema修改示例片段
{
  "class": "YourClassName",
  "properties": [
    # 保留原有所有属性
    {
      "name": "Combined_Info",
      "dataType": ["text"]
    }
  ]
}

2. 导入数据时拼接多字段内容：

for row in tqdm(data, total=len(data)):
    row["Combined_Info"] = f"表名：{row['Table_Name']}，字段名：{row['Column_Name']}，数据类型：{row['Data_Type']}，表描述：{row['Table_Description']}，字段描述：{row['Column_Description']}"
    client.data_object.create(data_object=row, class_name=INDEX_NAME)

3. 初始化LangChain的Weaviate向量存储：

vectorstore = Weaviate(weaviate_client, INDEX_NAME, text_key="Combined_Info")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Clem