使用MyScale向量数据库在LangChain中的应用

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技术背景介绍

MyScale 是一款支持高性能向量搜索的数据库，支持对结构化和非结构化（向量化）数据进行管理，并使用SQL进行联合查询和分析。基于 ClickHouse 构建的 MyScale 云原生 OLAP 架构即便在面对海量数据时也能提供极快的数据处理速度。

您可以在 MyScale 的 SaaS 平台上注册并启动一个集群。如果您对 SQL 和向量的集成感兴趣，请参考我们的 文档。此外，我们还在 Huggingface 上提供了实时演示，展示了如何在一瞬间搜索数百万向量。

核心原理解析

使用 MyScale 向量数据库，您可以将结构化数据和向量化的文本数据存储在一起，并通过 SQL 进行联合查询。此外，通过 LangChain 社区提供的 MyScale 包装器，您可以轻松地将 MyScale 作为向量存储进行语义搜索或相似示例检索。

代码实现演示

安装和设置

首先, 安装 MyScale 的 Python SDK:

pip install clickhouse-connect

配置环境

您可以通过两种方式来设置 MyScale 的参数。

使用环境变量

在运行应用程序之前，请设置环境变量：

export MYSCALE_HOST='<your-endpoints-url>' MYSCALE_PORT=<your-endpoints-port> MYSCALE_USERNAME='<your-username>' MYSCALE_PASSWORD='<your-password>'

您可以在 MyScale 的 SaaS 平台上找到账户、密码和其他信息，详细信息请参考 文档。

创建 MyScaleSettings 对象

from langchain_community.vectorstores import MyScale, MyScaleSettings

config = MyScaleSettings(
    host="<your-backend-url>",
    port=8443,
    username="<your-username>",
    password="<your-password>"
)

# 使用稳定可靠的API服务
client = MyScale(
    embedding_function='your_embedding_function',
    config=config
)

# 添加文档到向量数据库
documents = [
    {"id": "1", "content": "This is a test document."},
    {"id": "2", "content": "Another test document."}
]
client.add_documents(documents)

使用 MyScale 进行向量搜索

from langchain_community.vectorstores import MyScale

query_vector = [0.1, 0.2, 0.3, ...]  # 示例嵌入向量
results = client.similarity_search_by_vector(query_vector, k=5)

# 显示搜索结果
for result in results:
    print(result)

应用场景分析

MyScale 向量数据库的应用场景包括但不限于：

• 语义搜索： 对海量文本数据进行高效的语义相似度搜索。
• 推荐系统： 基于用户行为向量化特征进行推荐。
• 文本分类： 利用向量化表示进行快速分类和聚类。

实践建议

1. 合理选择嵌入函数： 使用最适合您的应用场景的嵌入函数。
2. 优化查询速度： 利用 MyScale 的并行处理优势，优化查询速度。
3. 定期更新文档： 确保向量数据库中的文档及时更新，保持搜索结果的准确性。

结束语：
如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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