使用Databricks Vector Search进行高效的相似性搜索

Databricks Vector Search是一种无服务器的相似性搜索引擎，可以将数据的向量表示以及元数据存储在向量数据库中。通过Databricks Vector Search，您可以从Unity Catalog管理的Delta表中创建自动更新的向量搜索索引，并通过一个简单的API查询它们以返回最相似的向量。本文将带您通过一个示例展示如何使用SelfQueryRetriever与Databricks Vector Search进行操作。

核心原理解析

Databricks Vector Search的核心在于其利用向量表示来进行相似性搜索。这种方式不同于传统的全文索引，其更能捕捉数据之间的微妙关联。其主要包括三个步骤：创建向量索引、添加数据并进行索引更新、最后进行查询以获取相似结果。

代码实现演示

在本示例中，我们将创建一个Databricks向量存储索引，并使用小型示例数据集，这些数据集包含电影的摘要。我们将安装必要的库，并创建OpenAI嵌入以用于生成向量表示。

安装必要的库

首先，我们需要安装用于向量搜索和文档处理的库。

%pip install --upgrade --quiet langchain-core databricks-vectorsearch langchain-openai tiktoken

注意: 安装后可能需要重启内核以使用更新的包。

设置环境变量

使用OpenAI生成嵌入需要提供API Key，同时我们还需要Databricks的主机和令牌。

import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")
databricks_host = getpass.getpass("Databricks host:")
databricks_token = getpass.getpass("Databricks token:")

创建Databricks向量存储客户端

接下来，我们将创建一个VectorSearchClient并定义向量搜索端点。

from databricks.vector_search.client