在這個充滿魔法的異世界中，LangChain的VectorStore Retriever Memory是一個強大的工具，它允許我們將向量存儲和檢索結合在一起，從而更有效地管理和檢索魔法的記憶。

VectorStore Retriever Memory簡介

VectorStore Retriever Memory是一種特殊的魔法記憶，它使用向量空間模型來存儲和檢索資訊。這意味著每個魔法記憶都被轉換成一個向量，並存儲在一個特殊的向量空間中。當我們需要檢索某個魔法記憶時，我們可以使用一個查詢向量來搜索這個向量空間，並找到最相似的魔法記憶。

程式碼範例

以下是如何使用LangChain的VectorStore Retriever Memory的一個簡單範例：

from langchain.memory.types import VectorStoreRetrieverMemory

# 創建一個VectorStore Retriever Memory實例
memory = VectorStoreRetrieverMemory()

# 添加一個魔法記憶到VectorStore
memory.add("fireball_spell", [0.5, 0.2, 0.8])

# 使用查詢向量檢索魔法記憶
query_vector = [0.4, 0.1, 0.7]
result = memory.retrieve(query_vector)
print(result)  # Output: "fireball_spell"

在上面的範例中，我們首先創建了一個VectorStore Retriever Memory的實例。然後，我們添加了一個名為"fireball_spell"的魔法記憶，並給它一個向量表示。最後，我們使用一個查詢向量來檢索最相似的魔法記憶，並得到了"fireball_spell"作為結果。