探索KDB.AI：使用向量数据库进行语义搜索的强大工具

最新推荐文章于 2025-12-21 11:01:51 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-21 11:01:51 发布 · 514 阅读

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# 探索KDB.AI：使用向量数据库进行语义搜索的强大工具

## 引言
KDB.AI 是一个知识驱动的向量数据库和搜索引擎，专为构建可扩展和可靠的AI应用而设计。通过提供高级搜索、推荐和个性化功能，KDB.AI 让实时数据的处理变得更加高效。本篇文章将深入介绍如何使用KDB.AI对非结构化文本文档执行语义搜索。

## 主要内容

### KDB.AI 环境配置
要开始使用KDB.AI，你需要注册并获取API密钥，并根据KDB.AI的前置条件页面设置开发环境。然后，使用 `pip install -qU langchain-community` 安装必要的包。

### 构建KDB.AI会话和表
首先，我们需要创建一个KDB.AI会话并定义数据表的schema，以便存储文档和嵌入。

```python
import kdbai_client as kdbai

KDBAI_ENDPOINT = input("KDB.AI endpoint: ")  # 使用API代理服务提高访问稳定性
KDBAI_API_KEY = getpass("KDB.AI API key: ")  # 安全获取API密钥

session = kdbai.Session(endpoint=KDBAI_ENDPOINT, api_key=KDBAI_API_KEY)

# 定义schema
schema = {
    "columns": [
        {"name": "id", "pytype": "str"},
        {"name": "text", "pytype": "bytes"},
        {
            "name": "embeddings",
            "pytype": "float32",
            "vectorIndex": {"dims": 1536, "metric": "L2", "type": "hnsw"},
        },
        {"name": "tag", "pytype": "str"},
        {"name": "title", "pytype": "bytes"},
    ]
}
table = session.create_table("documents", schema)

从PDF创建向量数据库

使用PyPDFLoader加载PDF文档，并使用OpenAI Embeddings创建文本的向量表示。

from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

loader = PyPDFLoader("Déclaration_des_droits_de_l_homme_et_du_citoyen.pdf")
pages = loader.load_and_split()
texts = [page.page_content for page in pages]

embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-ada-002")
vectordb = KDBAI(table, embeddings)
vectordb.add_texts(texts=texts)

使用LangChain构建语义搜索管道

通过LangChain的RetrievalQA类实现语义搜索功能。

from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain_openai import ChatOpenAI

qabot = RetrievalQA.from_chain_type(
    chain_type="stuff",
    llm=ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-16k", temperature=0.0),
    retriever=vectordb.as_retriever(search_kwargs=dict(k=3)),
    return_source_documents=True,
)

代码示例

以下代码实现了语义搜索功能，并进行一个简单的查询：

Q = "Summarize the document in English:"
result = qabot.invoke(dict(query=Q))["result"]
print(result)

此查询会返回《1789年人权和公民权宣言》的总结，展示了如何利用KDB.AI进行高效的语义搜索。

常见问题和解决方案

API访问限制：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务来保证访问稳定性。
文档加载：加载大型文档时可能会遇到内存限制，可以通过分批次加载或增加内存来解决。

总结和进一步学习资源

KDB.AI提供了一种简洁而高效的方式来管理和搜索大规模的非结构化数据。通过与LangChain的结合，开发者能够快速实现高级的语义搜索功能。

参考资料

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