引言
ApertureDB 是一个专为多模态数据设计的数据库，能够存储、索引和管理文本、图像、视频、边界框和嵌入等数据，以及它们的元数据。本文将详细探讨如何利用ApertureDB的嵌入功能来实现数据管理。
主要内容
安装 ApertureDB Python SDK
首先，我们需要安装用于编写ApertureDB客户端代码的Python SDK。
%pip install --upgrade --quiet aperturedb
注意：可能需要重启内核以使用更新的软件包。
运行 ApertureDB 实例
在继续之前，需确保ApertureDB实例已启动并运行。例如：
docker run --publish 55555:55555 aperturedata/aperturedb-standalone
adb config create local --active --no-interactive
下载 Web 文档
接下来，我们将在网页上进行小规模爬取。
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
loader = WebBaseLoader("https://docs.aperturedata.io")
docs = loader.load()
# 使用API代理服务提高访问稳定性
提示：未设置USER_AGENT环境变量，建议设置以标识请求。
选择嵌入模型
为使用OllamaEmbeddings，我们需要导入相关模块并运行Ollama服务器。
docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama
docker exec ollama ollama run llama2
from langchain_community.embeddings import OllamaEmbeddings
embeddings = OllamaEmbeddings()
将文档分割成片段
使用RecursiveCharacterTextSplitter将文档拆分为多个片段。
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter()
documents = text_splitter.split_documents(docs)
创建向量库
这段代码在ApertureDB实例中创建一个向量库，并将每个文档的嵌入存储为描述符。
from langchain_community.vectorstores import ApertureDB
vector_db = ApertureDB.from_documents(documents, embeddings)
选择大语言模型
继续使用之前设置的Ollama服务器。
from langchain_community.llms import Ollama
llm = Ollama(model="llama2")
构建RAG链
我们现在可以创建一个RAG链，用于检索增强生成（RAG）过程。
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("""Answer the following question based only on the provided context:
<context>
{context}
</context>
Question: {input}""")
from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain
document_chain = create_stuff_documents_chain(llm, prompt)
retriever = vector_db.as_retriever()
from langchain.chains import create_retrieval_chain
retrieval_chain = create_retrieval_chain(retriever, document_chain)
代码示例
以下代码演示如何运行RAG链并获取答案。
user_query = "How can ApertureDB store images?"
response = retrieval_chain.invoke({"input": user_query})
print(response["answer"])
常见问题和解决方案
- API访问问题：由于网络限制，建议使用API代理服务以提高访问稳定性。
- 内存限制：处理大规模数据时可能遇到内存不足的问题，可考虑按需加载数据或使用更小的批次。
总结和进一步学习资源
ApertureDB 提供了一种灵活且可扩展的方式来管理多模态数据。通过结合使用ApertureDB、Ollama和LangChain等工具，我们能够实现强大的数据检索和生成功能。
进一步学习资源
参考资料
- ApertureDB 官方文档
- LangChain 官方指南
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
