使用LangChain与Databricks Vector Search进行相似性搜索实践

在本篇文章中，我们将深入探索如何利用Databricks Vector Search结合LangChain实现高效的相似性搜索。老铁们，这项技术其实不难，通过将数据的向量表示存储在向量数据库中，我们能轻松地创建自动更新的向量搜索索引并进行查询，获取最相似的向量。

技术背景介绍

Databricks Vector Search是一个无服务器的相似性搜索引擎，可以存储数据的向量表示及其元数据。通过创建由Unity Catalog管理的Delta表的自动更新向量搜索索引，支持通过简单的API进行相似性查询。我们将看看如何在Databricks中使用LangChain来进行这一操作。

原理深度解析

安装必要的Python包

首先，我们需要安装databricks-vectorsearch及其相关的Python包：

%pip install --upgrade --quiet langchain-core databricks-vectorsearch langchain-openai tiktoken

使用OpenAIEmbeddings进行向量嵌入

我们将使用OpenAI提供的嵌入进行向量嵌入，首先需要设置API密钥：

import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")

文档拆分与获取向量嵌入

接下来，我们将文档拆分为块并获取其向量嵌入：

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_openai