使用JaguarDB实现RAG在Langchain中的应用

技术背景介绍

随着人工智能技术的不断发展，向量数据库成为了处理和存储多模态数据的重要工具。JaguarDB作为一种分布式向量数据库，提供了丰富的功能特性，如“ZeroMove”实现即时水平扩展、支持多模态数据、并行读写操作、异常检测以及RAG（Retrieval-Augmented Generation）支持。本文将介绍如何使用JaguarDB结合Langchain进行RAG应用。

核心原理解析

JaguarDB适合存储和管理多模态数据（如文本、图片、视频等），并支持多种距离度量。它的“All-masters”设计允许同时进行读写操作，从而提高整体性能。RAG功能可以将LLM（大型语言模型）与实时和专有数据结合使用，增强数据检索能力。

代码实现演示

下面我们将展示如何在Langchain中使用JaguarDB结合OpenAI Embeddings来实现RAG应用。

环境准备

首先，确保JaguarDB及其HTTP网关服务已经安装并运行。接着安装相关的Python客户端：

pip install -U jaguardb-http-client

使用Langchain进行RAG

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores.jaguar import Jaguar
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

# 加载文本文件中的数据
loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=300)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

# 配置Jaguar向量数据库
url = "http://192.168.5.88:8080/fwww/"
embeddings = OpenAIEmbeddings()
pod = "vdb"
store = "langchain_rag_store"
vector_index = "v"
vector_type = "cosine_fraction_float"
vector_dimension = 1536

vectorstore = Jaguar(
    pod, store, vector_index, vector_type, vector_dimension, url, embeddings
)

# 登录授权
vectorstore.login()

# 创建向量存储，仅需执行一次
metadata = "category char(16)"
text_size = 4096
vectorstore.create(metadata, text_size)

# 添加文档到向量存储
vectorstore.add_documents(docs)

# 获取检索对象
retriever = vectorstore.as_retriever()

# 可以用于LangChain和LLM
# 可根据需要传入检索参数

交互与异常检测

用户可以直接与Jaguar向量存储进行交互，以进行相似性搜索和异常检测。

from langchain_community.vectorstores.jaguar import Jaguar
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

url = "http://192.168.3.88:8080/fwww/"
pod = "vdb"
store = "langchain_test_store"
vector_index = "v"
vector_type = "cosine_fraction_float"
vector_dimension = 10
embeddings = OpenAIEmbeddings()

vectorstore = Jaguar(
    pod, store, vector_index, vector_type, vector_dimension, url, embeddings
)

vectorstore.login()
metadata_str = "author char(32), category char(16)"
vectorstore.create(metadata_str, 1024)

texts = ["foo", "bar", "baz"]
metadatas = [
    {"author": "Adam", "category": "Music"},
    {"author": "Eve", "category": "Music"},
    {"author": "John", "category": "History"},
]
ids = vectorstore.add_texts(texts=texts, metadatas=metadatas)

output = vectorstore.similarity_search(query="foo", k=1, metadatas=["author", "category"])
assert output[0].page_content == "foo"
assert output[0].metadata["author"] == "Adam"
assert output[0].metadata["category"] == "Music"
assert len(output) == 1

result = vectorstore.is_anomalous(query="dogs can jump high")
assert result is False

vectorstore.clear()
assert vectorstore.count() == 0

vectorstore.drop()
vectorstore.logout()

应用场景分析

JaguarDB可以用于各种场景，包括实时数据检索、异常检测、多模态数据的管理和存储。它在需要高性能和灵活的数据管理的场景下格外适用，例如电商推荐系统、金融欺诈检测、医疗数据分析等。

实践建议

在使用JaguarDB进行实际开发时，建议：

• 根据具体应用选择合适的距离度量方法。
• 充分利用JaguarDB的“ZeroMove”功能以实现系统的即时扩展。
• 利用JaguarDB的异常检测功能提高应用的安全性。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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