SingleStoreDB 是一种高性能的分布式 SQL 数据库,可以部署在云端和本地环境中。它提供了矢量存储和矢量函数,包括dot_product和euclidean_distance,因此支持需要文本相似性匹配的 AI 应用。本文将展示如何使用 SingleStoreDB 创建一个检索器。
技术背景介绍
在文本相似性匹配中,矢量化是核心步骤,即将文本转换为多维矢量,以便进行相似度计算。SingleStoreDB 的矢量存储功能极大简化了这一过程,使得开发者能够有效地进行大规模文本匹配任务。
核心原理解析
SingleStoreDB 的矢量函数支持快速计算文本之间的相似度,通过将矢量化后的文本与数据库中的矢量执行高效的距离计算,比如点积或欧几里得距离。这对于需要高性能和大规模处理的 AI 应用非常有利。
代码实现演示
我们将使用 Python 客户端连接 SingleStoreDB,并演示如何通过矢量存储创建一个文本检索器:
import getpass
import os
import singlestoredb
# 安装 SingleStoreDB Python 连接器
%pip install --upgrade --quiet singlestoredb
# 设置 OpenAI API Key 以使用 OpenAIEmbeddings
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")
# 导入相关模块
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import SingleStoreDB
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
# 加载文档
loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
# 使用 OpenAIEmbeddings 进行文本矢量化
embeddings = OpenAIEmbeddings()
# 设置数据库连接 URL 环境变量
os.environ["SINGLESTOREDB_URL"] = "root:pass@localhost:3306/db"
# 将文档加载到矢量存储中
docsearch = SingleStoreDB.from_documents(
docs,
embeddings,
table_name="notebook", # 自定义表名
)
# 从矢量存储创建检索器
retriever = docsearch.as_retriever(search_kwargs={"k": 2})
# 使用检索器进行搜索
result = retriever.invoke("What did the president say about Ketanji Brown Jackson")
print(docs[0].page_content) # 打印结果
应用场景分析
该技术可用于各种文本分析任务,比如法律文档的相似性匹配、客服对话的智能检索,以及任何需要快速识别文本相似性的应用。
实践建议
- 使用稳定的数据库连接,确保数据处理的高效性。
- 在处理敏感数据时,注意数据库访问权限的设置及安全管理。
- 根据具体应用需求自定义文档拆分方式,提高检索精度。
如果遇到问题欢迎在评论区交流。
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