使用Kinetica矢量存储进行高效检索

在当今的AI应用中，矢量相似性搜索已经成为一种热门技术，其中Kinetica作为一个支持矢量相似性搜索的数据库，提供了强大的功能。Kinetica不仅支持精确和近似最近邻搜索，还支持多种距离计算方法，如L2距离、内积和余弦距离。本文将详细介绍如何基于Kinetica矢量存储实现一个检索器。

核心原理解析

Kinetica数据库通过其矢量存储功能，能够高效地进行大规模矢量相似性计算。通过与OpenAI Embeddings的结合，我们可以将文本数据转化为矢量并存储于Kinetica中，从而实现高效的文本检索。

代码实现演示(重点)

首先，我们需要确保在环境中安装了所需的Kinetica连接器：

%pip install gpudb==7.2.0.9

接下来，我们设置并加载环境变量，确保OpenAI API的访问：

import getpass
import os
from dotenv import load_dotenv

# 获取OpenAI API密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")

# 加载环境变量
load_dotenv()

# 定义连接信息
HOST = os.getenv("KINETICA_HOST", "http://127.0.0.1:9191")
USERNAME = os.getenv("KINETICA_USERNAME", "")
PASSWORD = os.getenv("KINETICA_PASSWORD", "")
OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY", "")

# 配置Kinetica连接
def create_config() -> KineticaSettings:
    return KineticaSettings(host=HOST, username=USERNAME, password=PASSWORD)

随后，通过TextLoader加载文本数据，并使用CharacterTextSplitter进行文本拆分：

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

# 加载文档
loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()

# 文本拆分
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

我们使用OpenAI Embeddings对文档进行嵌入，并将其存储于Kinetica中：

from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import Kinetica

embeddings = OpenAIEmbeddings()
COLLECTION_NAME = "state_of_the_union_test"
connection = create_config()

# 将嵌入的文档存储到Kinetica
db = Kinetica.from_documents(
    embedding=embeddings,
    documents=docs,
    collection_name=COLLECTION_NAME,
    config=connection,
)

最后，我们创建一个检索器，并进行查询：

# 创建检索器
retriever = db.as_retriever(search_kwargs={"k": 2})

# 使用检索器进行查询
result = retriever.get_relevant_documents(
    "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
)

print(docs[0].page_content)

应用场景分析

该解决方案适用于需要进行大规模文本检索的场景。例如，法律文档检索、研究文献检索等。通过Kinetica的矢量搜索功能，可以显著提升检索的速度和准确性。

实践建议

1. 确保数据安全：在实际部署中，注意API密钥和数据库的访问权限设置。
2. 优化性能：根据查询需求，适当调整chunk_size和chunk_overlap参数。
3. 扩展应用：可结合不同的嵌入模型来试验最佳效果。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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