探索 DashVector：高效向量检索服务的实战指南

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## 引言

随着 AI 技术的快速发展，向量检索成为提升多模态 AI 应用效率的重要工具。DashVector 是由达摩院开发的高效向量引擎 Proxima 支持的全托管云原生向量检索服务，适用于需要高维稠密和稀疏向量管理的场景。本文将通过示例介绍如何使用 DashVector 的 SelfQueryRetriever 进行向量检索。

## 主要内容

### 1. DashVector 概述

DashVector 提供便捷的 SDK/API 接口，支持实时插入与过滤搜索，能快速集成到上层应用中。特别适用于大模型生态、多模态 AI 搜索、分子结构分析等应用场景。

### 2. 安装必要的组件

要使用 DashVector，需确保安装了 `dashvector` 和 `lark` 包。首先获取 DashVector API 密钥和环境配置。

```bash
%pip install --upgrade --quiet lark dashvector

3. 创建 DashVector 向量存储

使用 DashVector 的 API 创建一个向量存储，并向其中添加数据。这次我们以电影摘要为例。

import os
import dashvector
from langchain_community.embeddings import DashScopeEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import DashVector
from langchain_core.documents import Document

# 配置 API 客户端
client = dashvector.Client(api_key=os.environ["DASHVECTOR_API_KEY"]) # 使用API代理服务提高访问稳定性
embeddings = DashScopeEmbeddings()

# 创建向量存储
client.create("langchain-self-retriever-demo", dimension=1536)
docs = [
    Document(page_content="A bunch of scientists bring back dinosaurs and mayhem breaks loose", metadata={"year": 1993, "rating": 7.7, "genre": "action"}),
    # 其他电影数据...
]

vectorstore = DashVector.from_documents(
    docs, embeddings, collection_name="langchain-self-retriever-demo"
)

4. 创建自查询检索器

为文档支持的元数据字段提供信息，并描述文档内容以初始化检索器。

from langchain.chains.query_constructor.base import AttributeInfo
from langchain.retrievers.self_query.base import SelfQueryRetriever
from langchain_community.llms import Tongyi

metadata_field_info = [
    AttributeInfo(name="genre", description="The genre of the movie", type="string or list[string]"),
    # 更多字段信息...
]

document_content_description = "Brief summary of a movie"
llm = Tongyi(temperature=0)

retriever = SelfQueryRetriever.from_llm(
    llm, vectorstore, document_content_description, metadata_field_info, verbose=True
)

代码示例

使用自查询检索器查找恐龙电影。

retriever.invoke("What are some movies about dinosaurs")

# 预期输出
# [Document(page_content='A bunch of scientists bring back dinosaurs and mayhem breaks loose', metadata={'year': 1993, 'rating': 7.7, 'genre': 'action'})]

常见问题和解决方案

1. 如何处理高维向量存储性能问题？

可通过配置合适的存储大小和优化查询来提高性能。

2. 网络访问不稳定怎么办？

由于某些地区的网络限制，建议使用 API 代理服务提高访问稳定性。

总结和进一步学习资源

DashVector 提供了强大的向量检索功能，非常适合需要快速检索和动态扩展的场景。继续学习可以参考以下资源：

参考资料

  • DashVector 官方博客
  • Langchain 库文档

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