使用 Vearch 构建高效的向量搜索系统

# Vearch: 高效的向量搜索解决方案

Vearch 是一种专为存储和快速搜索模型嵌入向量的数据库解决方案，广泛应用于大语言模型（LLM）数据的存储与检索，是构建个人知识库或其他 AI 应用的理想选择。

## 技术背景介绍

随着 AI 技术的深入发展，尤其在自然语言处理领域，对向量搜索的需求日益增长。向量数据库如 Vearch 支持通过 OpenAI、Llama、ChatGLM 等模型生成的向量快速查询和检索，帮助开发者有效提升系统的响应和处理能力。

## 核心原理解析

Vearch 的核心在于其高效的向量检索能力，基于 C 和 Go 语言开发，提供了 Python 接口，简化了开发者的集成过程。Vearch 通过多种向量距离度量方式，结合先进的索引技术，实现了对亿级别向量的快速检索。

## 代码实现演示

下面我们将展示如何使用 Vearch 和 langchain-community 相关工具进行向量搜索和处理：

```python
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores.vearch import Vearch
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

# 模型路径配置
model_path = "/data/zhx/zhx/langchain-ChatGLM_new/chatglm2-6b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True).half().cuda(0)

# 加载本地知识库文件
file_path = "/data/zhx/zhx/langchain-ChatGLM_new/knowledge_base/天龙八部/lingboweibu.txt"
loader = TextLoader(file_path, encoding="utf-8")
documents = loader.load()

# 分割文本并进行嵌入
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=100)
texts = text_splitter.split_documents(documents)
embedding_path = "/data/zhx/zhx/langchain-ChatGLM_new/text2vec/text2vec-large-chinese"
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name=embedding_path)

# 添加文本至 Vearch 向量数据库
vearch_standalone = Vearch.from_documents(
    texts,
    embeddings,
    path_or_url="/data/zhx/zhx/langchain-ChatGLM_new/knowledge_base/localdb_new_test",
    table_name="localdb_new_test",
    flag=0,
)

# 查询示例
query = "你知道凌波微步吗，你知道都有谁会凌波微步?"
vearch_standalone_res = vearch_standalone.similarity_search(query, 3)
context = "".join([tmp.page_content for tmp in vearch_standalone_res])
new_query = f"背景信息:\n{context}\n问题: {query}"
response, history = model.chat(tokenizer, new_query, history=[])

print(f"回答: {response}\n")

应用场景分析

Vearch 在许多场景中能够发挥作用，例如：

• 个人知识库构建：快速积累和查询个人或企业文档的嵌入信息。
• 实时推荐系统：通过高效向量检索实现用户动态需求匹配。
• 智能问答系统：在海量知识库中进行准确的信息检索和回答。

实践建议

使用 Vearch 构建向量检索系统时，需注意以下事项：

1. 数据准备：确保知识库文本质量，选择合适的嵌入模型。
2. 索引优化：根据应用场景优化索引参数，提高检索速度与准确性。
3. API 集成：充分利用 Vearch 提供的接口，结合业务逻辑定制开发。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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