利用Kinetica Vectorstore构建高效的Retriever

最新推荐文章于 2025-04-26 21:03:53 发布

fgayif

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文章标签： python 开发语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/fgayif/article/details/146466053

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在当今的大数据时代，如何快速从海量数据中检索相关信息是一个关键挑战。Kinetica作为一种数据库，不仅提供传统的数据存储功能，还集成了向量相似性搜索支持。这意味着我们可以在Kinetica上构建一个强大的Retriever，利用其支持的精确和近似最近邻搜索技术，通过L2距离、内积和余弦距离等量度，快速找到相关数据。在这篇文章中，我们将展示如何使用Kinetica vector store来构建一个基于向量存储的Retriever。

技术背景介绍

Kinetica是一种强大的数据库系统，专门为高性能计算而设计。它不仅支持传统的关系型数据库功能，还具有对向量相似性搜索的集成功能。这种特性使得Kinetica在需要高效检索的应用场合中大放异彩。通过结合OpenAI Embeddings，我们可以在Kinetica中实现功能强大的文档检索系统。

核心原理解析

在本例中，我们将使用Kinetica来存储文档的向量表示，并利用OpenAI Embeddings生成这些向量。然后，我们将通过Kinetica提供的向量相似性搜索功能来检索与查询语句最相似的文档。

代码实现演示

以下是完整的代码实现，包括连接Kinetica数据库、加载文档、生成向量、存储和检索的全过程。

# 安装必要的Kinetica库和OpenAI的依赖
# 请确保在你的工作环境中安装该连接器。
%pip install gpudb==7.2.0.9
%pip install openai
%pip install python-dotenv

import os
from dotenv import load_dotenv
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import Kinetica, KineticaSettings
from langchain_core.documents import Document
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

# 加载环境变量
load_dotenv()

# 获取API密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

# 设置Kinetica连接
HOST = os.getenv("KINETICA_HOST", "http://127.0.0.1:9191")
USERNAME = os.getenv("KINETICA_USERNAME", "")
PASSWORD = os.getenv("KINETICA_PASSWORD", "")

def create_config() -> KineticaSettings:
    return KineticaSettings(host=HOST, username=USERNAME, password=PASSWORD)

# 创建Retriever
loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

embeddings = OpenAIEmbeddings()

# 确保集合名称唯一并且用户具有创建表的权限
COLLECTION_NAME = "state_of_the_union_test"
connection = create_config()

db = Kinetica.from_documents(
    embedding=embeddings,
    documents=docs,
    collection_name=COLLECTION_NAME,
    config=connection,
)

retriever = db.as_retriever(search_kwargs={"k": 2})

# 使用Retriever进行搜索
result = retriever.get_relevant_documents(
    "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
)
print(docs[0].page_content)