从入门到精通：使用Kinetica Vectorstore进行高效信息检索

# 从入门到精通：使用Kinetica Vectorstore进行高效信息检索

## 引言

Kinetica是一个具有内置向量相似性搜索支持的数据库，能够进行精确和近似的最近邻搜索，并支持多种距离计算方法，如L2距离、内积和余弦距离。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Kinetica向量存储创建一个检索器，以实现高效的文档检索。

## 主要内容

### 环境准备和库安装

在使用Kinetica之前，确保你的环境已经安装了所需的连接器：

```sh
%pip install gpudb==7.2.0.9

此外，我们将使用OpenAI的嵌入，所以需要获取OpenAI API密钥。

import getpass
import os

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

配置Kinetica连接

首先，我们需要设置Kinetica数据库的连接:

from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

HOST = os.getenv("KINETICA_HOST", "http://127.0.0.1:9191")
USERNAME = os.getenv("KINETICA_USERNAME", "")
PASSWORD = os.getenv("KINETICA_PASSWORD", "")

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

创建向量存储检索器

我们将使用OpenAI提供的嵌入模型来生成文档的向量表示，并将其存储在Kinetica中。

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import Kinetica, KineticaSettings
from langchain_core.documents import Document
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,
)

使用检索器进行搜索

一旦向量存储配置完成，我们便可以使用它进行快速的文本检索：

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

result = retriever.get_relevant_documents(
    "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
)

print(result[0].page_content)

常见问题和解决方案

• 无法连接Kinetica服务器：检查你的HOST, USERNAME, 和 PASSWORD是否正确，并确保服务器正在运行。若在某些地区有网络限制，可以考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。

• API密钥错误：确保你的OpenAI API密钥已正确设置，并且环境变量已加载。

总结和进一步学习资源

通过这篇文章，我们探索了如何使用Kinetica vectorstore基于嵌入的检索器实现高效的文档检索。为了深入了解Kinetica和相关技术，可以参阅以下资源：

• Kinetica官方文档
• OpenAI API文档
• LangChain社区资源

参考资料

1. Kinetica Documentation
2. LangChain GitHub
3. OpenAI API

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---