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 CharacterTextSplitter

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()
emb_dim = len(embeddings.embed_query("hello"))

3. 设置Databricks Vector Search客户端

初始化Vector Search客户端并创建访问端点：

from databricks.vector_search.client import VectorSearchClient

vsc = VectorSearchClient()
vsc.create_endpoint(name="vector_search_demo_endpoint", endpoint_type="STANDARD")

4. 创建直接向量访问索引

vector_search_endpoint_name = "vector_search_demo_endpoint"
index_name = "ml.llm.demo_index"

index = vsc.create_direct_access_index(
    endpoint_name=vector_search_endpoint_name,
    index_name=index_name,
    primary_key="id",
    embedding_dimension=emb_dim,
    embedding_vector_column="text_vector",
    schema={
        "id": "string",
        "text": "string",
        "text_vector": "array<float>",
        "source": "string",
    },
)

index.describe()

注意：由于网络限制，开发者可能需要使用API代理服务以提高访问稳定性。

5. 向索引中添加文档并执行相似性搜索

from langchain_community.vectorstores import DatabricksVectorSearch

dvs = DatabricksVectorSearch(
    index, text_column="text", embedding=embeddings, columns=["source"]
)

# 添加文档
dvs.add_documents(docs)

# 执行相似性搜索
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
dvs.similarity_search(query)
print(docs[0].page_content)

常见问题和解决方案

• 网络问题：如在访问API时遇到限制，建议使用API代理。
• 数据同步：如需从Delta表自动同步数据，请使用Delta Sync Index功能，无需手动添加文档。

总结与进一步学习资源

本文介绍了如何通过Databricks Vector Search与LangChain搭建相似性搜索引擎。想要深入了解更复杂的实现细节和最佳实践，建议查看以下资源：

• Databricks Vector Store概念指南
• LangChain官方文档

参考资料

• Databricks Vector Search API 文档
• OpenAI Embeddings 参考

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