用Python构建一个带有向量搜索的Azure Cosmos DB No SQL数据库

在AI和数据科学应用中，向量搜索是一个重要的需求。例如，在自然语言处理任务中，我们常常需要在高维空间中查找与给定查询最相似的文本向量。Azure Cosmos DB是一个提供全局分布、低延迟和高可用性的数据库，它现在正在允许预览使用向量索引和向量搜索。通过结合Azure OpenAI，我们可以将向量搜索集成到Cosmos DB中，从而实现高效的文本搜索和推荐系统。

技术背景介绍

Azure Cosmos DB是一个全球分布式多模型数据库服务，适用于需要快速扩展和高可用性的应用程序。其NoSQL模式支持灵活的数据存储，同时保证事务的一致性。最近，Cosmos DB引入了向量索引和搜索功能，使其能够处理高维向量、进行快速的近似最近邻搜索，有效地支持AI应用的需求。

核心原理解析

向量索引和搜索意味着在数据库中存储高维向量，并且能够高效地根据查询向量找到相似的向量。Azure Cosmos DB的向量搜索使用距离度量（如余弦距离、欧几里得距离和内积）来评估向量间的相似性。这种机制不仅支持传统数据存储和检索，还能更好地处理文本、音频、图像等AI相关数据。

代码实现演示

以下是一个使用Azure Cosmos DB进行向量搜索的Python代码示例。代码展示了如何通过Python SDK创建一个向量文件存储，并在该存储中执行相似性查询。

import openai
from azure.cosmos import CosmosClient, PartitionKey
from langchain_community.vectorstores.azure_cosmos_db_no_sql import (
    AzureCosmosDBNoSqlVectorSearch,
)
from langchain_openai import AzureOpenAIEmbeddings

# 配