LangChainのFAISS.load_localとは｜検索インデックスを再利用する方法

FAISSとは

FAISS.load_local() ってなんやねん？

LangChainの検索機能を“復元”するお助け関数！

LangChainで「保存しといた検索データ」使いたいときに、復元してくれる関数やねん。
前に作った検索の中身を、また使えるようにしてくれるで。

これ、誰が作ったん？

FAISSっていうのは、Meta（昔のFacebook）が作った本気の検索エンジンやねん。
それをLangChainが「LLMと相性よく動くように」包み直してくれてるんやな。
その包みの中に load_local() も入ってるっちゅう話や。

正体：LangChainのラッパー機能

from langchain_community.vectorstores.faiss import FAISS

FAISS クラスは、
Meta（旧Facebook）製のガチ検索ライブラリ「FAISS」を、LangChainが「ベクトル検索付きのLLM向けデータベース」としてラップしたもの。

load_local() はそのラッパーの一部で、保存済みのFAISSインデックスをPython環境に“復活”させる専用メソッドなんやな。

じゃあ、FAISSってそもそも何なん？

正式には「Facebook AI Similarity Search」。
つまり「AIで似たもん探しするツール」やね。
特徴をかる〜くまとめるとこんな感じやで。

• MetaのAIチームが作った
• めちゃくちゃ速い類似検索ができる
• データが何百万件あっても一瞬で探せる🔍

👉 一言で言うと、「この文章に似てるやつ、100万件の中からパッと出して！」を超高速でやってくれる魔法の箱みたいなもんやで！

load_local() の使い方やで

from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_community.embeddings import OpenAIEmbeddings

db = FAISS.from_index(
    folder_path="index/faiss_index",
    embedding=OpenAIEmbeddings(),
    index_name="index",
    allow_dangerous_deserialization=True
)

それぞれの引数の意味はこうや。

裏で何が起きてるん？

FAISS.load_local() がやってくれてることは、ざっくりこんな流れや：

1. index.faiss（ベクトルデータ）をFAISSエンジンで読み込み
2. index.pkl（LangChain用メタデータ）をpickleで読み込み
3. ベクトルデータと、使用していた埋め込みモデル情報を再構築
4. VectorStore（LangChain用の検索機構）として復活！

つまり、インデックスを保存しておいて、あとから再利用するための「復元スイッチ」やな。

安全性の注意：「allow_dangerous_deserialization」

これ、LangChainで最近うるさくなってるポイントやで！

名前からしてちょっと怪しいやつやろ。
実際、注意が必要なんやで。

• 自分で作った .pkl を読み込むときだけ True にするんはOK。
• でも、他人からもらったファイルで True にするんは絶対NGや。
• 悪意のあるコードが混ざってるかもしれへんからな。

まとめ：これがわかれば「保存→再利用」がつながる！

FAISS.load_local() は、保存済みの検索インデックスを“LLM対応の検索機能”として再起動する復元関数やで！

「ベクトル化して保存したけど、あとでまた使いたい！」ってときの必需品。
LangChainを使ったベクトル検索では、この復元処理がめちゃ重要になるから、ここを理解してると開発の全体像がつながってくるで〜🎯

To be continued…