技术背景介绍
Hologres 是由阿里云开发的一款统一实时数据仓库服务,能够实时写入、更新、处理和分析大量数据。它支持标准 SQL 语法,兼容 PostgreSQL,并支持绝大部分 PostgreSQL 功能。此外,Hologres 通过集成 Proxima 提供了强大的向量数据库功能。Proxima 是由阿里巴巴达摩院开发的高性能软件库,可以对向量进行最近邻搜索,具备较高的稳定性和性能,相较于开源软件如 Faiss 更具优势。Hologres 和 Proxima 的深度集成为我们提供了高性能的向量搜索服务。
核心原理解析
Proxima 通过高效的数据结构和算法,实现对大规模向量数据的快速相似搜索。通过将文本或图像嵌入作为向量存储,我们能够利用 Hologres 提供的高并发和低延迟的在线数据服务进行实时的相似性搜索。
代码实现演示
下面的示例将展示如何使用 Hologres 实现一个基于文本的向量搜索功能。首先,我们需要安装相关的 Python 库:
%pip install --upgrade --quiet langchain_community hologres-vector
接下来,通过以下代码,我们将加载文本数据、生成嵌入,并将其存储在 Hologres 中:
import os
from langchain_community.vectorstores import Hologres
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
# 加载和拆分文档
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)
# 获取文本嵌入
embeddings = OpenAIEmbeddings()
# 设置环境变量以连接 Hologres
os.environ['PGHOST'] = 'your-hologres-host'
os.environ['PGPORT'] = '80'
os.environ['PGDATABASE'] = 'your-db-name'
os.environ['PGUSER'] = 'your-username'
os.environ['PGPASSWORD'] = 'your-password'
# 创建连接字符串
connection_string = Hologres.connection_string_from_db_params(
host=os.environ['PGHOST'],
port=int(os.environ.get('PGPORT', "80")),
database=os.environ['PGDATABASE'],
user=os.environ['PGUSER'],
password=os.environ['PGPASSWORD'],
)
# 存储嵌入和文档
vector_db = Hologres.from_documents(
docs,
embeddings,
connection_string=connection_string,
table_name="langchain_example_embeddings",
)
# 查询数据
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = vector_db.similarity_search(query)
# 打印查询结果
print(docs[0].page_content)
应用场景分析
Hologres 可用于各种需要实时数据分析和处理的场景,如推荐系统、实时监控、自然语言处理应用等。其强大的向量数据库功能使得对大规模文本或图像数据的实时相似搜索成为可能。
实践建议
- 选择合适的数据库参数:根据数据量和查询需求调整数据库参数设置,以获得最佳性能。
- 优化数据加载与处理流程:尽可能并行化数据加载和处理流程,以提高系统效率。
- 定期监控与调优:实时监控系统性能,依据需要调整系统配置,以应对变化的业务需求。
如果遇到问题欢迎在评论区交流。
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