利用 DingoDB 与 SelfQueryRetriever 实现多模态数据处理

DingoDB 是一个分布式多模式向量数据库，结合了数据湖和向量数据库的特性，可以存储任何类型和大小的数据（键-值、PDF、音频、视频等）。它具有实时低延迟的处理能力，实现快速洞察和响应，并且能够高效地进行多模态数据的即时分析和处理。在本教程中，我们将演示如何使用 DingoDB 向量存储和 SelfQueryRetriever 实现数据检索。

技术背景介绍

DingoDB 是一个强大的工具，可以处理各种类型和规模的数据。通过与开源的 langchain 库结合，我们可以利用其强大的数据存储和检索功能，进行多模态数据处理和分析。SelfQueryRetriever 是 langchain 提供的一个高级组件，允许我们通过自然语言查询来检索相关数据。

核心原理解析

SelfQueryRetriever 使用预训练的语言模型来解析查询，并将其转换为具体的检索请求。与此同时，DingoDB 作为底层向量存储，提供高效的数据索引和检索服务。我们将通过嵌入向量将数据存储到 DingoDB 中，然后使用 SelfQueryRetriever 在这些嵌入向量中进行检索。

代码实现演示

1. 安装依赖

首先，我们需要安装 DingoDB 客户端以及相关的 Python 包。

%pip install --upgrade --quiet dingodb
# 或者安装最新版本
%pip install --upgrade --quiet git+https://git@github.com/dingodb/pydingo.git

2. 配置 OpenAI API 密钥

我们使用 OpenAI 提供的嵌入向量，因此需要配置 OpenAI API 密钥。

import os

OPENAI_API_KEY = "your-api-key"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = OPENAI_API_KEY

3. 创建 DingoDB 向量存储

下面的代码演示了如何创建一个 DingoDB 向量存储，并加载一些示例数据。

from langchain_community.vectorstores import Dingo
from langchain_core.documents import Document
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from dingodb import DingoDB

# 设置 OpenAI 嵌入向量
embeddings = OpenAIEmbeddings()

# 创建新的索引
index_name = "langchain_demo"
dingo_client = DingoDB(user="", password="", host=["172.30.14.221:13000"])

# 检查索引是否存在，如果不存在则创建
if (index_name not