使用Azure Cosmos DB进行高效向量搜索：从入门到实践

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# 使用Azure Cosmos DB进行高效向量搜索：从入门到实践

## 引言

Azure Cosmos DB是一种全球分布的多模型数据库服务，以其快速响应和自动扩展的能力而著称。特别是在与向量搜索结合使用时，Cosmos DB成为一种强大的工具，可以支持如OpenAI的ChatGPT等服务。本文将介绍如何利用Azure Cosmos DB的MongoDB vCore功能进行向量搜索，帮助开发者进行文档存储、索引创建及查询。

## 主要内容

### 什么是向量搜索？

向量搜索是一种通过向量相似性比较进行数据检索的方法。常用的相似性算法包括余弦距离（COS）、欧几里得距离（L2）和内积（IP）。这对于需要找到与查询向量接近的文档特别有效。

### Azure Cosmos DB的优势

- **快速响应：** 提供毫秒级响应时间，确保快速检索。
- **自动扩展：** 自动并即时地扩展来满足需求。
- **熟悉的架构：** 利用MongoDB兼容API，开发者可以继续使用现有的工具和SDK。

### 创建向量索引

使用Azure Cosmos DB进行向量索引非常简单。我们可以通过CosmosDB与OpenAI的集成来实现这一点。

## 代码示例

下面是一个使用Azure Cosmos DB来进行向量搜索的Python示例：

```python
import os
from pymongo import MongoClient
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores.azure_cosmos_db import AzureCosmosDBVectorSearch, CosmosDBSimilarityType

# 设置连接和环境变量
CONNECTION_STRING = "YOUR_CONNECTION_STRING"
NAMESPACE = "izzy_test_db.izzy_test_collection"
DB_NAME, COLLECTION_NAME = NAMESPACE.split(".")

os.environ["OPENAI_API_TYPE"] = "azure"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY"
os.environ["OPENAI_EMBEDDINGS_DEPLOYMENT"] = "smart-agent-embedding-ada"

# 加载文档并创建索引
loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
vectorstore = AzureCosmosDBVectorSearch.from_documents(
    documents,
    collection=MongoClient(CONNECTION_STRING)[DB_NAME][COLLECTION_NAME],
    index_name="izzy-test-index"
)

# 配置索引参数
vectorstore.create_index(
    num_lists=100,
    dimensions=1536,
    similarity_algorithm=CosmosDBSimilarityType.COS,
)

执行查询

query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = vectorstore.similarity_search(query)
print(docs[0].page_content)

常见问题和解决方案

  1. 网络访问问题： 在访问某些API时可能会遇到限制，考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。

  2. 索引参数配置： 不同的相似性算法和索引配置可能导致性能的差异，建议根据具体应用进行优化。

总结和进一步学习资源

Azure Cosmos DB为现代应用提供了强大的支持，特别是在向量搜索的领域。本文介绍了基本的使用方法，开发者可以根据需求进行更深入的探索。

参考资料

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