在 langchain 中，可通过调用嵌入模型的 `embed_query()` 方法对文档内容重新计算嵌入向量；faiss 等向量数据库本身不直接暴露已存储的原始嵌入，因此推荐使用与构建索引时相同的 `embeddings` 实例对 `page_content` 进行一致编码。
LangChain 的向量数据库（如 FAISS、Chroma 等）主要面向检索优化，其内部存储的嵌入向量通常以二进制或索引结构形式封装，并未提供公开接口直接读取原始浮点数组。因此，获取文档 embedding 的标准且可靠方式是：复用构建向量库时所用的 Embeddings 实例，对文档文本内容重新编码。
例如，在你的代码中，doc1 和 doc2 的嵌入可如下获取：
# 复用同一 embeddings 实例，确保编码一致性
emb1 = embeddings.embed_query(doc1.page_content) # List[float], e.g., length 384
emb2 = embeddings.embed_query(doc2.page_content)
print("Embedding shape of doc1:", len(emb1))
print("First 5 values of doc1 embedding:", emb1[:5])✅ 关键注意事项：
- 必须使用同一个 embeddings 实例（而非新建），否则因模型权重、tokenizer 或归一化逻辑差异，可能导致嵌入不一致；
- embed_query() 适用于单条文本；若需批量处理多文档，可改用 embed_documents()（部分嵌入类支持，如 HuggingFaceEmbeddings）：
texts = [doc1.page_content, doc2.page_content] embeddings_list = embeddings.embed_documents(texts) # List[List[float]]
- 不要尝试从 FAISS 对象中“反向提取”嵌入——db.index（如 FAISS 的 faiss.Index）底层为 C++ 索引结构，不提供 Python 可读的原始向量访问接口；强行解析易出错且破坏封装性。
? 延伸建议：若业务中频繁需要文档 embedding（如做聚类、可视化或自定义相似度计算），可在构建向量库前预先计算并缓存：
for doc in docs:
doc.embedding = embeddings.embed_query(doc.page_content) # 手动挂载到 metadata 或自定义字段这样既保持可追溯性，又避免重复计算。
总之，LangChain 的设计哲学是“embedding 是可再生的确定性过程”，而非需持久化提取的黑盒产物——只要复用相同模型与参数，结果完全可重现。
