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:
参考资料
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