在今天的分享中,我们将深入探讨如何使用 Databricks Vector Search 结合 LangChain 来进行矢量搜索。在数据科学领域,矢量搜索是一种非常强大的技术,能够快速从海量数据中找到相似的向量。Databricks 提供了一个无服务器的相似性搜索引擎,可以将数据的向量表示及其元数据存储在矢量数据库中,支持使用简洁的 API 创建和查询矢量索引。
技术背景介绍
Databricks Vector Search 允许你从 Delta 表创建自动更新的矢量搜索索引,并能通过简单的 API 查询返回最相似的向量。这对于需要快速检索和匹配复杂数据的应用程序来说,可以说是个神器。
原理深度解析
Databricks Vector Search 的核心是其矢量数据库,您可以将数据转化为矢量,增设元数据,并通过向量查询实现相似性搜索。结合 LangChain 的 OpenAIEmbeddings,我们能够将文本数据转化为可操作的矢量。
实战代码演示
下面是一段代码演示,展示如何在 Databricks 中使用 LangChain 和 OpenAI 的工具。
# 安装必要的 Python 包
%pip install --upgrade --quiet langchain-core databricks-vectorsearch langchain-openai tiktoken
# 使用 OpenAI 进行嵌入
import getpass
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")
# 加载和分割文档
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
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)
embeddings = OpenAIEmbeddings()
emb_dim = len(embeddings.embed_query("hello"))
在这波操作中,我们用到了 LangChain 的 TextLoader
和 CharacterTextSplitter
来处理文本数据,为后续的矢量化打下基础。老铁们,LangChain 的嵌入功能非常强大,这里使用 OpenAIEmbeddings
进行矢量化。
接下来,我们设置 Databricks Vector Search 的客户端,并创建一个矢量搜索端点和直接矢量访问索引。
# 设置 Databricks Vector Search 客户端
from databricks.vector_search.client import VectorSearchClient
vsc = VectorSearchClient()
# 创建矢量搜索端点
vsc.create_endpoint(name="vector_search_demo_endpoint", endpoint_type="STANDARD")
# 创建直接矢量访问索引
vector_search_endpoint_name = "vector_search_demo_endpoint"
index_name = "ml.llm.demo_index"
index = vsc.create_direct_access_index(
endpoint_name=vector_search_endpoint_name,
index_name=index_name,
primary_key="id",
embedding_dimension=emb_dim,
embedding_vector_column="text_vector",
schema={
"id": "string",
"text": "string",
"text_vector": "array<float>",
"source": "string",
},
)
index.describe()
优化建议分享
在开发过程中,我发现使用代理服务可以提高嵌入查询的稳定性。对于大型数据集,建议批量处理分割和矢量化以节省时间和计算资源。
补充说明和总结
这波操作可以说是相当丝滑,Databricks Vector Search 的无服务器架构和 LangChain 的强大功能组合在一起,提供了一种高效的方式来进行矢量搜索。我个人一直在用 Databricks 的服务,特别是当面对复杂的数据分析任务时。
今天的技术分享就到这里,希望对大家有帮助。开发过程中遇到问题也可以在评论区交流~
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