利用Vearch进行高效深度学习向量搜索

最新推荐文章于 2025-11-25 12:59:39 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-25 12:59:39 发布 · 286 阅读

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#深度学习 #人工智能 #python

技术背景介绍

在现代AI应用中，处理和快速搜索高维向量数据是一个至关重要的功能。向量搜索不仅在推荐系统、图像检索等领域中广泛应用，还在大语言模型的知识库检索中扮演关键角色。Vearch是专门设计用于深度学习和AI应用的数据基础设施，具有高效且可扩展的向量存储与检索能力。

核心原理解析

Vearch作为一种向量数据库，旨在存储和快速搜索深度学习模型生成的向量（embedding）。它支持多种模型，如OpenAI、LLama、ChatGLM等，并与LangChain库无缝集成。Vearch基于C语言和Go语言开发，并提供Python接口，具有稳定可靠的性能。

代码实现演示

下面的示例展示了如何使用Vearch存储和检索向量数据，以及如何与ChatGLM模型结合进行自然语言处理任务。代码可直接运行，确保您已安装必要的Python包。

import openai
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores.vearch import Vearch
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

# 配置ChatGLM模型路径
model_path = "/data/zhx/zhx/langchain-ChatGLM_new/chatglm2-6b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True).half().cuda(0)

# 加载知识库文件
file_path = "/data/zhx/zhx/langchain-ChatGLM_new/knowledge_base/天龙八部/lingboweibu.txt"
loader = TextLoader(file_path, encoding="utf-8")
documents = loader.load()

# 文本切分与嵌入
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=100)
texts = text_splitter.split_documents(documents)
embedding_path = "/data/zhx/zhx/langchain-ChatGLM_new/text2vec/text2vec-large-chinese"
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name=embedding_path)

# 初始化Vearch向量数据库
vearch_standalone = Vearch.from_documents(
    texts,
    embeddings,
    path_or_url="/data/zhx/zhx/langchain-ChatGLM_new/knowledge_base/localdb_new_test",
    table_name="localdb_new_test",
    flag=0
)

# 查询示例
query = "你知道凌波微步吗，你知道都有谁会凌波微步?"
response, history = model.chat(tokenizer, query, history=[])
print(f"Human: {query}\nChatGLM:{response}\n")

应用场景分析

Vearch非常适合用于构建大规模个性化知识库和推荐系统。其快速检索能力在需要高并发访问的场景下表现尤为出色，例如：

实时推荐和个性化内容推送
大规模语音和图像检索
基于用户行为的智能推荐

实践建议

优化存储结构：根据查询频率及数据特性选择合适的存储结构以提高检索速度。
合理配置资源：在高并发场景下，提前规划集群配置以保障服务稳定。
结合业务需求：结合具体应用场景，灵活调整向量搜索的精度与性能。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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