探索KDB.AI：为AI应用构建强大的向量数据库和搜索引擎

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sfewyrtwjw/article/details/144335896

引言

在现代人工智能应用中，处理非结构化文本数据的需求日益增加。KDB.AI是一个强大的知识向量数据库和搜索引擎，能够通过实时数据提供先进的搜索、推荐和个性化服务。这篇文章将演示如何利用KDB.AI进行语义搜索，并探讨如何应用于构建可扩展的AI应用程序。

主要内容

什么是KDB.AI？

KDB.AI是一个专注于处理大规模非结构化数据的数据库和搜索引擎。其设计目的是帮助开发者创建可靠的AI应用，通过高效的向量化存储和检索支持实时计算。

设置开发环境

要开始使用KDB.AI，首先需要注册账号并获取API密钥。接下来，按照KDB.AI先决条件页面上的说明配置开发环境。

与LangChain集成

KDB.AI与LangChain集成，为开发者提供了便捷的工具来管理和操控数据。确保安装必要的包：

pip install -qU langchain-community

API代理服务

在访问KDB.AI API时，由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问的稳定性。使用{AI_URL}作为API端点的范例。

代码示例

以下是一个完整的代码示例，演示如何使用KDB.AI进行语义搜索：

import os
import requests
import kdbai_client as kdbai
import pandas as pd
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain_community.vectorstores import KDBAI
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings

# 设置API端点和密钥
KDBAI_ENDPOINT = "{AI_URL}"  # 使用API代理服务提高访问稳定性
KDBAI_API_KEY = "your_kdbai_api_key"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_openai_api_key"

# 创建KDB.AI会话
session = kdbai.Session(endpoint=KDBAI_ENDPOINT, api_key=KDBAI_API_KEY)

# 定义表架构并创建表
schema = {
    "columns": [
        {"name": "id", "pytype": "str"},
        {"name": "text", "pytype": "bytes"},
        {
            "name": "embeddings",
            "pytype": "float32",
            "vectorIndex": {"dims": 1536, "metric": "L2", "type": "hnsw"},
        },
        {"name": "tag", "pytype": "str"},
        {"name": "title", "pytype": "bytes"},
    ]
}
table = session.create_table("documents", schema)

# 从PDF加载数据并存储到向量数据库
PDF = "your_pdf_path.pdf"
loader = PyPDFLoader(PDF)
pages = loader.load_and_split()
embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-ada-002")
texts = [p.page_content for p in pages]
metadata = pd.DataFrame(index=list(range(len(texts))))
metadata["tag"] = "example_tag"
metadata["title"] = "example_title".encode("utf-8")
vectordb = KDBAI(table, embeddings)
vectordb.add_texts(texts=texts, metadatas=metadata)

# 创建并使用LangChain检索QA
qabot = RetrievalQA.from_chain_type(
    chain_type="stuff",
    llm=ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-16k"),
    retriever=vectordb.as_retriever(search_kwargs=dict(k=3)),
    return_source_documents=True,
)

# 查询数据
query = "Summarize the document in English:"
response = qabot.invoke(dict(query=query))
print(response["result"])

常见问题和解决方案

问题1：访问API时遇到网络问题

解决方案：考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。

问题2：数据加载和向量化速度较慢

解决方案：检查文件大小和复杂度，考虑分割处理，并优化代码性能。

总结与进一步学习资源

本文展示了如何使用KDB.AI来构建语义搜索应用。通过与LangChain的结合，开发者可以高效地管理和操控非结构化文本数据。欲了解更多细节，可访问以下资源：

参考资料

KDB.AI官方文档
LangChain集成指南

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