利用SQLite-VSS进行本地向量搜索的实战指南

技术背景介绍

SQLite-VSS是一个为本地优先操作设计的SQLite扩展，旨在支持向量搜索。它与Faiss库集成，提供高效的相似性搜索和聚类功能，非常适合需要快速集成到应用中的开发者，无需依赖外部服务器。

核心原理解析

SQLite-VSS通过在SQLite数据库上构建，在一个轻量级但功能强大的环境中实现了向量搜索功能。它利用了Faiss的高效检索算法，使得在本地进行大规模向量相似性搜索变得可行。通过韧性的SQL接口，开发者能轻松在向量数据库中进行添加、查询和更新操作。

代码实现演示

下面我们通过一个完整的代码示例来展示如何使用SQLite-VSS执行向量搜索。在开始之前，请确保安装了必要的Python包：

pip install -qU langchain-community
pip install --upgrade --quiet sqlite-vss

快速开始

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.embeddings.sentence_transformer import SentenceTransformerEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import SQLiteVSS
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

# 加载文档并分割成块
loader = TextLoader("path/to/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()

# 将文档分割成小块
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
texts = [doc.page_content for doc in docs]

# 创建开源嵌入函数
embedding_function = SentenceTransformerEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")

# 在sqlite-vss中创建数据库
db = SQLiteVSS.from_texts(
    texts=texts,
    embedding=embedding_function,
    table="state_union",
    db_file="vss.db",  # 使用本地sqlite数据库文件
)

# 查询相似的内容
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
data = db.similarity_search(query)

# 打印结果
print(data[0].page_content)

# 清理数据库文件
import os
os.remove("vss.db")

使用现有的SQLite连接

# 创建SQLite连接
connection = SQLiteVSS.create_connection(db_file="vss.db")

# 初始化SQLiteVSS，添加新文本
db1 = SQLiteVSS(
    table="state_union", embedding=embedding_function, connection=connection
)
db1.add_texts(["Ketanji Brown Jackson is awesome"])

# 再次查询
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
data = db1.similarity_search(query)

# 打印结果
print(data[0].page_content)

# 删除临时数据库文件
os.remove("vss.db")

应用场景分析

该技术适用于需要快速、高效地在本地执行文本相似性搜索的场景，例如：

• 开发轻量级、本地化的智能问答系统
• 构建具有搜索功能的文档管理工具
• 搭建无需云端支持的嵌入式AI应用

实践建议

• 确保合理设置数据库路径，以便更好的数据管理和安全性。
• 在大规模数据实践中，充分利用Faiss提供的GPU加速功能以提高查询速度。
• 为了获得更好的向量表示，定期更新和训练嵌入模型。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。
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