在Google Spanner中实现矢量搜索：使用SpannerVectorStore类-优快云博客

在现代数据应用中，结合矢量搜索的能力与传统关系型数据库的优势，可以极大提升系统的性能和灵活性。Google Spanner作为一种横向可扩展的数据库，提供了结合关系型语义的能力，比如次级索引、强一致性、SQL支持等，并承诺99.999%的高可用性。在本文中，我们将深入探讨如何在Google Spanner中使用SpannerVectorStore类实现矢量搜索功能。

技术背景介绍

Google Spanner是一个分布式数据库服务，专为需要全球可用性以及强离线/在线一致性的应用程序而设计。借助Spanner，你可以在分布式环境下，像操作一个普通的关系型数据库一样操作数据。

核心原理解析

SpannerVectorStore类是一个用于在Spanner中实现矢量存储和检索的工具。其核心思想是将数据通过嵌入（embedding）模型转换为矢量并存储在Spanner中，通过相似性搜索或最大边际相关性搜索对数据进行检索。

代码实现演示

在这部分，我们将提供一段完整的Python代码示例，展示如何使用SpannerVectorStore类在Google Spanner中实现矢量搜索。确保在开始之前已经在Google Cloud中创建了Spanner实例和数据库。

# 安装所需的Python包
!pip install --upgrade --quiet langchain-google-spanner

# 进行Google Cloud授权
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()

# 设置Google Cloud项目
PROJECT_ID = "your-project-id"
!gcloud config set project {PROJECT_ID}

# 启用Spanner API和Vertex AI API
!gcloud services enable spanner.googleapis.com
!gcloud services enable aiplatform.googleapis.com

# 初始化SpannerVectorStore数据库表
from langchain_google_spanner import SecondaryIndex, SpannerVectorStore, TableColumn

INSTANCE = "your-instance"
DATABASE = "your-database"
TABLE_NAME = "vectors_search_data"

SpannerVectorStore.init_vector_store_table(
    instance_id=INSTANCE,
    database_id=DATABASE,
    table_name=TABLE_NAME,
    id_column="row_id",
    metadata_columns=[
        TableColumn(name="metadata", type="JSON", is_null=True),
        TableColumn(name="title", type="STRING(MAX)", is_null=False),
    ],
    secondary_indexes=[
        SecondaryIndex(index_name="row_id_and_title", columns=["row_id", "title"])
    ],
)

# 创建嵌入模型实例
from langchain_google_vertexai import VertexAIEmbeddings

embeddings = VertexAIEmbeddings(
    model_name="textembedding-gecko@latest", 
    project=PROJECT_ID
)

# 初始化SpannerVectorStore
db = SpannerVectorStore(
    instance_id=INSTANCE,
    database_id=DATABASE,
    table_name=TABLE_NAME,
    ignore_metadata_columns=[],
    embedding_service=embeddings,
    metadata_json_column="metadata",
)

# 向矢量存储添加文档
import uuid
from langchain_community.document_loaders import HNLoader

loader = HNLoader("https://news.ycombinator.com/item?id=34817881")
documents = loader.load()
ids = [str(uuid.uuid4()) for _ in range(len(documents))]

# 搜索文档
results = db.similarity_search(query="Explain me vector store?", k=3)

# 搜索结果展示
for result in results:
    print(result)