[使用Kinetica Vectorstore API进行高效向量搜索：完整指南]

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使用Kinetica Vectorstore API进行高效向量搜索：完整指南

Kinetica是一个支持向量相似性搜索的数据库，能够执行精确和近似最近邻搜索，支持L2距离、内积和余弦距离度量。在这篇文章中，我们将深入探讨如何利用Kinetica进行向量存储，并提供实用的代码示例来帮助你上手。

引言

向量搜索在现代AI应用中扮演了关键角色，从推荐系统到图像检索等各个领域。Kinetica通过集成向量搜索功能，提供了强大的数据库解决方案。本篇文章旨在展示如何配置并利用Kinetica进行向量相似性搜索。

主要内容

设置环境

首先，我们需要确保安装了必要的Python包：

%pip install --upgrade --quiet langchain-openai langchain-community
%pip install gpudb==7.2.0.9
%pip install --upgrade --quiet tiktoken

配置Kinetica连接

为了使用Kinetica，我们需要初始化连接参数，如主机、用户名和密码：

import os
from dotenv import load_dotenv
from langchain_community.vectorstores import Kinetica, KineticaSettings

load_dotenv()

HOST = os.getenv("KINETICA_HOST", "http://127.0.0.1:9191")  # 使用API代理服务提高访问稳定性
USERNAME = os.getenv("KINETICA_USERNAME", "")
PASSWORD = os.getenv("KINETICA_PASSWORD", "")

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

载入和处理文档

为了测试向量搜索，我们将载入一些文本数据并进行预处理：

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

loader = TextLoader("path/to/your/file.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

建立向量存储

在Kinetica中，我们可以很容易地从文档创建一个向量存储：

from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

embeddings = OpenAIEmbeddings()
connection = create_config()

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

执行相似搜索

现在我们可以执行相似搜索，并打印结果：

query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs_with_score = db.similarity_search_with_score(query)

for doc, score in docs_with_score:
    print("-" * 80)
    print("Score: ", score)
    print(doc.page_content)
    print("-" * 80)

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，访问Kinetica API时可能会出现连接问题。建议使用API代理服务来提高访问的稳定性。

数据存储和检索

如果遇到数据存储或检索不一致，确保检查数据库连接配置和权限设置。

总结和进一步学习资源

通过本篇文章中的步骤，你现在可以使用Kinetica进行高效的向量相似性搜索。为了进一步深入了解Kinetica，建议查阅以下资源：

参考资料

  • Kinetica官方文档
  • Langchain库文档

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