使用Rockset实现实时向量搜索与分析：LangChain环境下的实践指南

老铁们，今天我们来聊一聊如何利用Rockset在LangChain中实现实时向量搜索和分析。Rockset是一款为云端构建的实时搜索和分析数据库，能够以低延迟、高并发的方式处理大规模的搜索查询。Rockset的独特之处在于其Converged Index™技术，它能够高效存储向量嵌入，因此在处理实时更新的流式数据时显得尤为强大。

技术背景介绍

Rockset不仅支持元数据过滤，还能进行实时数据摄取处理。我们将在这篇文章中运用Rockset作为LangChain中的向量存储器，帮助大家快速上手。使用之前，确保你已经拥有一个Rockset账户并获取了API密钥，注册可以从Rockset官网开始。先安装langchain-community库来启用与Rockset的整合服务：

pip install -qU langchain-community

原理深度解析

在Rockset中创建一个集合(例如langchain_demo)，将写入API设为数据源。运用以下数据摄取转换以标记嵌入字段，并优化性能和存储：

SELECT _input.* EXCEPT(_meta), 
VECTOR_ENFORCE(_input.description_embedding, 1536, 'float') as description_embedding 
FROM _input

这里我们使用了OpenAI的text-embedding-ada-002模型生成向量嵌入，长度为1536。

实战代码演示

1. 定义关键变量

首先，我们需要设置环境变量来连接Rockset API：

import os
import rockset

ROCKSET_API_KEY = os.environ.get("ROCKSET_API_KEY"