使用ScaNN实现高效的相似度搜索：从入门到实战

最新推荐文章于 2025-05-20 18:44:14 发布

dfvcbipanjr

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文章标签： python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dfvcbipanjr/article/details/144309107

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# 使用ScaNN实现高效的相似度搜索：从入门到实战

在当今的数据驱动世界中，如何高效地执行相似度搜索是一个重要的研究课题。ScaNN（Scalable Nearest Neighbors）是一种为大规模向量相似性搜索设计的方法，它能够实现高效的搜索空间修剪和量化。这篇文章将向你全面介绍如何使用ScaNN进行高效的相似度搜索，以及在应用中可能遇到的挑战和解决方案。

## 1. 引言

ScaNN是一种适用于x86处理器并支持AVX2的高效向量相似性搜索方法。它不仅可以进行最大内积搜索（Maximum Inner Product Search），还支持欧氏距离等其他距离函数。通过本篇文章，你将学会如何安装和使用ScaNN，并结合Huggingface Embeddings进行实际应用。

## 2. 主要内容

### 安装ScaNN

你可以通过pip命令简单地安装ScaNN：

```bash
%pip install --upgrade --quiet scann

或者按照ScaNN官网的说明从源码安装。

集成ScaNN与Langchain-Community

安装Langchain-Community包以便进行代码演示：

%pip install -qU langchain-community

使用ScaNN进行检索

以下代码演示了如何在ScaNN中加载文档并进行相似性搜索：

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import ScaNN
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

# 加载文本
loader = TextLoader("state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()

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

# 生成嵌入
embeddings = HuggingFaceEmbeddings()

# 创建ScaNN数据库
db = ScaNN.from_documents(docs, embeddings)

# 查询
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = db.similarity_search(query)
print(docs[0])

在ScaNN中进行RetrievalQA

在下面的代码示例中，我们使用ScaNN与Google PaLM API进行结合，进行更复杂的QA系统开发：

from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain_community.chat_models.google_palm import ChatGooglePalm

# 初始化Google PaLM客户端
palm_client = ChatGooglePalm(google_api_key="YOUR_GOOGLE_PALM_API_KEY")

# 创建QA系统
qa = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=palm_client,
    chain_type="stuff",
    retriever=db.as_retriever(search_kwargs={"k": 10}),
)

# 查询并运行
response = qa.run("What did the president say about Ketanji Brown Jackson?")
print(response)