引言
MyScale是一种基于云的数据库，专为AI应用优化，构建于开源ClickHouse之上。本文将介绍如何利用MyScale的向量数据库功能，高效地进行大规模数据处理和检索。
主要内容
环境设置
首先，确保安装必要的Python库：
%pip install --upgrade --quiet clickhouse-connect langchain-community
接下来，我们需要获取OpenAI API密钥：
import getpass
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = getpass.getpass("OpenAI Base:")
os.environ["MYSCALE_HOST"] = getpass.getpass("MyScale Host:")
os.environ["MYSCALE_PORT"] = getpass.getpass("MyScale Port:")
os.environ["MYSCALE_USERNAME"] = getpass.getpass("MyScale Username:")
os.environ["MYSCALE_PASSWORD"] = getpass.getpass("MyScale Password:")
MyScale参数配置
有两种方式配置MyScale的参数：环境变量和对象参数设置。
环境变量
可以通过export命令设置环境变量：
export MYSCALE_HOST='<your-endpoints-url>' MYSCALE_PORT=<your-endpoints-port> MYSCALE_USERNAME=<your-username> MYSCALE_PASSWORD=<your-password>
参数对象
使用MyScaleSettings对象初始化配置：
from langchain_community.vectorstores import MyScale, MyScaleSettings
config = MyScaleSettings(host="<your-backend-url>", port=8443, ...)
index = MyScale(embedding_function, config)
index.add_documents(...)
文档加载和向量搜索
利用文本加载器和分割器载入并处理文档：
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import MyScale
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() # 使用API代理服务提高访问稳定性
通过向量搜索实现相似内容检索：
docsearch = MyScale.from_documents(docs, embeddings)
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = docsearch.similarity_search(query)
print(docs[0].page_content)
数据过滤和删除
通过SQL语句过滤数据：
docsearch.delete(where_str=f"{docsearch.metadata_column}.doc_id < 5")
常见问题和解决方案
- API访问限制：由于网络限制，建议使用API代理服务以提高访问稳定性。
- SQL注入风险：确保SQL语句来源安全，避免直接暴露给终端用户。
总结和进一步学习资源
MyScale通过提供强大的向量数据库能力，为AI应用带来了更高效的数据处理方式。利用上述方法，你可以快速上手并实现定制化解决方案。
参考资料
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