使用 Pathway 和 Langchain 实现实时数据处理与查询

## 技术背景介绍

Pathway 是一个开放的数据处理框架，它可以轻松开发处理实时数据源和动态数据的转换管道及机器学习应用。本文将展示如何使用 Pathway 与 Langchain 集成来实现实时数据索引和查询。

## 核心原理解析

通过 Pathway 的数据管道，可以监控文档存储在云端的数据源，并在数据变化时自动更新索引。这种动态更新使得查询结果始终是最新的。Langchain 使用类似向量存储的方式，通过 `similarity_search` 函数来实现实时文档检索。

## 代码实现演示

首先，我们需要安装 `langchain-community` 库：

```bash
pip install -qU langchain-community

然后通过以下代码连接到公开的 Pathway 文档索引管道：

from langchain_community.vectorstores import PathwayVectorClient

# 使用公开的演示管道来连接
client = PathwayVectorClient(url="https://demo-document-indexing.pathway.stream")

# 查询数据：实时检索关于 "Pathway" 的文档内容
query = "What is Pathway?"
docs = client.similarity_search(query)

print(docs[0].page_content)

过滤条件应用

使用 JMESPath 表达式可以进行元数据过滤，例如：

# 仅检索修改时间晚于指定时间戳的资源
docs = client.similarity_search(query, metadata_filter="modified_at >= `1702672093`")

# 过滤文件拥有者为特定用户
docs = client.similarity_search(query, metadata_filter="owner == `james`")

# 路径中包含特定词的资源
docs = client.similarity_search(query, metadata_filter="contains(path, 'repo_readme')")

# 两个条件的和
docs = client.similarity_search(
    query, metadata_filter="owner == `james` && modified_at >= `1702672093`"
)

# 两个条件的或
docs = client.similarity_search(
    query, metadata_filter="owner == `james` || modified_at >= `1702672093`"
)

获取索引文件的信息

可以使用 get_vectorstore_statistics() 查看当前索引的文件数及最新文件更新时间：

vector_store_stats = client.get_vectorstore_statistics()
print(vector_store_stats)

应用场景分析

通过 Pathway 的实时索引功能，可以构建各种实时数据处理和查询应用，例如实时监控、动态数据报告生成、智能文档检索等。它适用于需要处理大量变动数据并实时响应的场合。

实践建议

1. 使用 Pathway 的实时管道功能来处理动态数据源。
2. 定期监控索引状态以确保检索结果的时效性。
3. 根据具体需求选择适合的组件进行文档解析与嵌入。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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