fix integration tests (#10952)

libs/langchain/tests/integration_tests/vectorstores/qdrant/test_max_marginal_relevance.py

@@ -1,7 +1,6 @@
 from typing import Optional
 
 import pytest
-from qdrant_client import models
 
 from langchain.schema import Document
 from langchain.vectorstores import Qdrant
@@ -21,6 +20,8 @@ def test_qdrant_max_marginal_relevance_search(
     vector_name: Optional[str],
 ) -> None:
     """Test end to end construction and MRR search."""
+    from qdrant_client import models
+
     filter = models.Filter(
         must=[
             models.FieldCondition(

libs/langchain/tests/integration_tests/vectorstores/test_vearch.py

@@ -0,0 +1,112 @@
+# flake8: noqa
+
+from langchain.docstore.document import Document
+from langchain.vectorstores.vearch import Vearch
+from tests.integration_tests.vectorstores.fake_embeddings import FakeEmbeddings
+
+
+def test_vearch() -> None:
+    """
+    Test end to end create vearch ,store vector into it and search
+    """
+    texts = [
+        "Vearch 是一款存储大语言模型数据的向量数据库，用于存储和快速搜索模型embedding后的向量，可用于基于个人知识库的大模型应用",
+        "Vearch 支持OpenAI, Llama, ChatGLM等模型，以及LangChain库",
+        "vearch 是基于C语言,go语言开发的，并提供python接口，可以直接通过pip安装",
+    ]
+    metadatas = [
+        {
+            "source": (
+                "/data/zhx/zhx/langchain-ChatGLM_new/knowledge_base/santi/three_body.txt"
+            )
+        },
+        {
+            "source": (
+                "/data/zhx/zhx/langchain-ChatGLM_new/knowledge_base/santi/three_body.txt"
+            )
+        },
+        {
+            "source": (
+                "/data/zhx/zhx/langchain-ChatGLM_new/knowledge_base/santi/three_body.txt"
+            )
+        },
+    ]
+    vearch_db = Vearch.from_texts(
+        texts=texts,
+        embedding=FakeEmbeddings(),
+        metadatas=metadatas,
+        table_name="test_vearch",
+        metadata_path="./",
+    )
+    result = vearch_db.similarity_search(
+        "Vearch 支持OpenAI, Llama, ChatGLM等模型，以及LangChain库", 1
+    )
+    assert result == [
+        Document(
+            page_content="Vearch 支持OpenAI, Llama, ChatGLM等模型，以及LangChain库",
+            metadata={
+                "source": (
+                    "/data/zhx/zhx/langchain-ChatGLM_new/knowledge_base/santi/"
+                    "three_body.txt"
+                )
+            },
+        )
+    ]
+
+
+def test_vearch_add_texts() -> None:
+    """Test end to end adding of texts."""
+    texts = [
+        ("Vearch 是一款存储大语言模型数据的向量数据库，用于存储和快速搜索模型embedding后的向量，" "可用于基于个人知识库的大模型应用"),
+        "Vearch 支持OpenAI, Llama, ChatGLM等模型，以及LangChain库",
+        "vearch 是基于C语言,go语言开发的，并提供python接口，可以直接通过pip安装",
+    ]
+
+    metadatas = [
+        {
+            "source": "/data/zhx/zhx/langchain-ChatGLM_new/knowledge_base/santi/"
+            "three_body.txt"
+        },
+        {
+            "source": "/data/zhx/zhx/langchain-ChatGLM_new/knowledge_base/santi/"
+            "three_body.txt"
+        },
+        {
+            "source": "/data/zhx/zhx/langchain-ChatGLM_new/knowledge_base/santi/"
+            "three_body.txt"
+        },
+    ]
+    vearch_db = Vearch.from_texts(
+        texts=texts,
+        embedding=FakeEmbeddings(),
+        metadatas=metadatas,
+        table_name="test_vearch",
+        metadata_path="./",
+    )
+
+    vearch_db.add_texts(
+        texts=["Vearch 支持OpenAI, Llama, ChatGLM等模型，以及LangChain库"],
+        metadatas=[
+            {
+                "source": "/data/zhx/zhx/langchain-ChatGLM_new/knowledge_base/santi/three_body.txt"
+            },
+        ],
+    )
+    result = vearch_db.similarity_search(
+        "Vearch 支持OpenAI, Llama, ChatGLM等模型，以及LangChain库", 2
+    )
+
+    assert result == [
+        Document(
+            page_content="Vearch 支持OpenAI, Llama, ChatGLM等模型，以及LangChain库",
+            metadata={
+                "source": "/data/zhx/zhx/langchain-ChatGLM_new/knowledge_base/santi/three_body.txt"
+            },
+        ),
+        Document(
+            page_content="Vearch 支持OpenAI, Llama, ChatGLM等模型，以及LangChain库",
+            metadata={
+                "source": "/data/zhx/zhx/langchain-ChatGLM_new/knowledge_base/santi/three_body.txt"
+            },
+        ),
+    ]