使用Pathway和Langchain构建实时数据索引管道-优快云博客

# 使用Pathway和Langchain构建实时数据索引管道

## 技术背景介绍

Pathway是一个开放的数据处理框架，它专注于处理实时数据源和变化数据的应用开发。通过Pathway，你可以轻松地开发数据转换流水线和机器学习应用。这些应用可以实时监控数据源并根据数据变化更新索引，为你提供最新的查询结果。

本文将展示如何通过Pathway和Langchain构建一个实时数据索引管道，并从中查询数据。我们将使用一个公共演示文档处理管道，该管道可以监控多个云数据源的数据变化，并为数据构建一个向量索引。

## 核心原理解析

Pathway使得实时数据处理和索引更新成为可能。它提供了一整套工具来支持实时数据管道，包括类似SQL的操作（如groupby-reductions和不同数据源之间的连接），以及基于时间的分组和窗口化的数据操作。

在这个演示中，我们将使用Langchain提供的`PathwayVectorClient`来查询实时数据索引。这个客户端实现了`similarity_search`功能，可以检索匹配的文档。

## 代码实现演示

### 数据管道查询

要实例化和配置客户端，你需要提供文档索引管道的url或host和port。下面的代码使用一个公开可用的演示管道：

```python
# 导入Pathway的Langchain客户端
from langchain_community.vectorstores import PathwayVectorClient

# 实例化客户端，连接到演示管道
client = PathwayVectorClient(url="https://demo-document-indexing.pathway.stream")

# 开始查询
query = "What is Pathway?"
docs = client.similarity_search(query)

print(docs[0].page_content)

通过这个管道，我们可以实时查询来自Google Drive和Sharepoint的数据。

基于文件元数据的过滤

Pathway支持使用jmespath表达式进行文档过滤：

# 仅考虑修改时间晚于特定时间戳的文档
docs = client.similarity_search(query, metadata_filter="modified_at >= `1702672093`")

# 仅考虑由特定用户拥有的文档
docs = client.similarity_search(query, metadata_filter="owner == `james`")

# 仅考虑路径包含特定字符串的文档
docs = client.similarity_search(query, metadata_filter="contains(path, 'repo_readme')")

# 同时满足两个条件
docs = client.similarity_search(
    query, metadata_filter="owner == `james` && modified_at >= `1702672093`"
)

# 满足任意一个条件
docs = client.similarity_search(
    query, metadata_filter="owner == `james` || modified_at >= `1702672093`"
)

查询索引文件信息

使用PathwayVectorClient.get_vectorstore_statistics()可以获取向量存储的状态信息，例如索引文件的数量及最后更新的时间戳：

# 获取索引统计信息
client.get_vectorstore_statistics()

应用场景分析

这种实时索引技术非常适合需要动态数据更新的场景，例如内容管理系统、知识库间的数据同步、以及实时数据分析平台等。通过Pathway与Langchain结合，你可以高效地构建和管理这些应用。

实践建议

熟悉Pathway开发指南：如果你要构建自己的数据管道，建议深入阅读Pathway的开发指南，以充分了解可定制的组件和数据流操作。
利用Langchain功能：在嵌入和拆分文档时，可以使用Langchain提供的组件，以提高处理效率和结果质量。
监控数据更新：实时监控数据源，以确保你的索引始终是最新的，提高查询精度。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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