如何加载LangChain中VectorstoreIndexCreator创建的索引及相关疑问

1. Embeddings 与 Indexing 的协作机制 #

• Embeddings（嵌入）：将文本转化为高维向量，语义相近的文本向量距离更近，让机器能理解文本的语义信息。
• Indexing（索引）：把生成的向量存入向量数据库（LangChain 默认用 Chroma），同时构建索引结构，实现后续快速的语义检索。

协作流程：

1. 加载文档后，通过嵌入模型（默认是 OpenAI 的 text-embedding-ada-002）将所有文档片段转为向量。
2. 向量存入数据库并生成索引，用于快速匹配查询与文档的语义相似度。
3. 提问时，问题先转为同规格向量，通过索引找到最相似的文档向量，把对应文档内容传给 LLM 生成回答。

2. 加载已保存的索引（复用本地.pkl等文件） #

你当前代码是直接创建并使用索引，若要复用已持久化的索引，无需重新生成嵌入，直接加载向量库即可：

from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import OpenAI
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-xxx"

# 从本地加载已保存的向量库
embedding = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = Chroma(
    persist_directory="./custom_save_dir_path",
    embedding_function=embedding
)

# 构建问答链
chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=OpenAI(),
    chain_type="stuff",
    retriever=vectorstore.as_retriever(),
    input_key="question"
)

# 提问交互
while True:
    query = input("query: ")
    response = chain({"question": query})
    print(response['result'])

• 无需再调用 VectorstoreIndexCreator.from_loaders()，直接用 Chroma 读取本地保存的目录即可。
• 目录中的 .pkl 等文件是 Chroma 的数据存储文件，无需手动处理，Chroma 会自动读取。

3. OpenAI 计费规则与嵌入复用说明 #

• 计费规则：
  • 嵌入模型（如 text-embedding-ada-002）按输入 Token 数量计费，价格为 $0.0001/1k Token。
  • 大语言模型（如 gpt-3.5-turbo）按输入+输出 Token 总量计费，不同模型价格不同。
• 嵌入复用问题：
  • 若每次运行都调用 VectorstoreIndexCreator.from_loaders()，会重新加载文档并生成嵌入，每次都会消耗 OpenAI 嵌入 Token，产生费用。
  • 只要加载本地已保存的向量库，就不会重新生成嵌入，仅在提问时消耗 LLM 的 Token（处理问题和生成回答）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AqashaT