探索Relyt向量数据库：现代数据处理与查询的高效解决方案

引言

在数据科学与机器学习领域，如何快速高效地进行相似性搜索是一大挑战。Databricks Vector Search应运而生，作为一个无服务器的相似性搜索引擎，它通过存储包括元数据在内的数据向量表示，为开发者提供便利的解决方案。本文将深入探讨如何利用Databricks Vector Search与LangChain结合，来实现自动更新的向量搜索索引。

主要内容

1. 安装必要的Python包

首先，我们需要安装databricks-vectorsearch以及相关的Python包：

%pip install --upgrade --quiet langchain-core databricks-vectorsearch langchain-openai tiktoken

2. 使用OpenAI Embeddings生成向量

我们将利用OpenAI的Embeddings来处理文本数据：

import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")

通过LangChain库读取并拆分文档：

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterText