探索Databricks Vector Search: 高效实现向量相似性搜索

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引言

在数据驱动的时代，快速、高效地进行相似性搜索对于许多应用至关重要。Databricks Vector Search提供了一种无服务器的解决方案，支持快速访问和管理向量数据。本篇文章将带你了解如何利用LangChain与Databricks Vector Search结合，实现强大的向量搜索功能。

主要内容

Databricks Vector Search简介

Databricks Vector Search是一个相似性搜索引擎，支持存储数据的向量表示及其元数据。它允许从由Unity Catalog管理的Delta表生成自动更新的向量搜索索引，并通过简单的API查询返回最相似的向量。

安装必要的Python包

首先，我们需要安装langchain-core、databricks-vectorsearch及相关Python包：

%pip install --upgrade --quiet langchain-core databricks-vectorsearch langchain-openai tiktoken

使用OpenAI Embeddings生成嵌入

import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")

文本分割与获取嵌入

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
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()
emb_dim = len(embeddings.embed_query("hello"))

设置Databricks Vector Search客户端

from databricks.vector_search.client import VectorSearchClient

vsc = VectorSearchClient()

创建Vector Search Endpoint

vsc.create_endpoint(name="vector_search_demo_endpoint", endpoint_type="STANDARD")

代码示例

以下是使用LangChain与Databricks Vector Search的完整代码示例：

# 使用API代理服务提高访问稳定性
vector_search_endpoint_name = "vector_search_demo_endpoint"
index_name = "ml.llm.demo_index"

index = vsc.create_direct_access_index(
    endpoint_name=vector_search_endpoint_name,
    index_name=index_name,
    primary_key="id",
    embedding_dimension=emb_dim,
    embedding_vector_column="text_vector",
    schema={
        "id": "string",
        "text": "string",
        "text_vector": "array<float>",
        "source": "string",
    },
)

index.describe()

from langchain_community.vectorstores import DatabricksVectorSearch

dvs = DatabricksVectorSearch(
    index, text_column="text", embedding=embeddings, columns=["source"]
)

dvs.add_documents(docs)

query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
dvs.similarity_search(query)
print(docs[0].page_content)

常见问题和解决方案

  1. 网络访问限制：在某些地区访问API可能受限，建议使用API代理服务，以提高访问稳定性。
  2. 嵌入维度不匹配：确保数据与索引的嵌入维度一致，可通过emb_dim参数进行验证。

总结和进一步学习资源

Databricks Vector Search提供了一种高效便捷的向量搜索解决方案，结合LangChain能够简化复杂的相似性计算。推荐查看以下资源以深入学习：

参考资料

  1. Databricks Documentation
  2. LangChain Documentation

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