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。

---END---
### 国产向量数据库产品列表 以下是根据现有资料整理的国产向量数据库产品列表: 1. **Milvus** Milvus 是由 Zilliz 开源的一款专门用于处理海量非结构化数据的向量搜索引擎[^1]。它支持高效的相似度搜索,适用于推荐系统、图像识别等领域。 2. **Milvus Cloud** 这是由 Zilliz 提供的一个托管版本的 Milvus 服务,旨在简化部署和管理流程,适合希望专注于应用程序开发而无需关心底层基础设施的企业用户。 3. **Tencent Cloud VectorDB** 腾讯云推出的向量数据库服务,提供了高性能的向量存储与检索能力,特别针对大规模数据集优化了查询效率和吞吐量。 4. **Zilliz Cloud** 基于 Milvus 的企业级 SaaS 平台,提供全托管的服务选项,帮助企业轻松构建复杂的 AI 应用程序。 5. **TensorDB (基于 Milvus 的企业发行版)** TensorDB 是 Milvus 的商业化版本之一,增加了额外的安全性和运维功能,满足企业对于生产环境的需求。 6. **cVector** cVector 是阿里巴巴集团推出的一种分布式向量存储引擎,专为超大规模场景下的实时近似最近邻搜索设计。 7. **Om-iBASE** Om-iBASE 是一家国内初创公司研发的产品,主要面向金融行业客户,强调安全可控以及定制化的解决方案。 8. **Vearch** Vearch 是字节跳动开源的一套通用型向量搜索引擎,具有良好的扩展性和易用性特点。 9. **Transwarp Hippo** 星环科技旗下的 Transwarp Hippo 定位于多模态数据分析平台的一部分,除了传统关系型操作外还加入了对向量运算的支持。 10. **Proxima** Proxima 是百度自研并对外发布的高效矢量计算库,在广告匹配、商品推荐等多个实际应用场景中有广泛应用案例。 以上列举的是截至 2023 年 7 月份较为知名的几款国产向量数据库及相关技术工具。每种产品的侧重点可能有所不同,具体选型时需结合项目需求考量其特性。 ```python # 示例代码展示如何连接至某类向量数据库(假设为 Milvus) from pymilvus import connections, FieldSchema, CollectionSchema, DataType, Collection connections.connect("default", host="localhost", port="19530") fields = [ FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True), FieldSchema(name="embedding", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=128) ] schema = CollectionSchema(fields) collection_name = "example_collection" milvus_collection = Collection(name=collection_name, schema=schema) print(f"Collection {collection_name} created successfully.") ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值