引言
在当今的数据密集型应用中，矢量存储作为高效管理和检索文本嵌入的重要工具，逐渐受到关注。SAP HANA Cloud Vector Engine为开发者提供了一个与SAP HANA Cloud数据库无缝集成的矢量存储解决方案。本篇文章将探讨如何设置SAP HANA Cloud Vector Engine，并通过LangChain社区库实现与OpenAI嵌入的集成。
主要内容
设置环境
开始之前，确保安装必要的软件包，包括langchain-community和SAP HANA数据库驱动程序：
%pip install --upgrade --quiet langchain-community hdbcli
配置环境变量
在使用OpenAI嵌入时，需要从环境变量中获取API密钥：
import os
# 使用环境变量存储OpenAI API密钥
# os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "Your OpenAI API key"
创建数据库连接
使用hdbcli库创建数据库连接：
from hdbcli import dbapi
connection = dbapi.connect(
address=os.environ.get("HANA_DB_ADDRESS"),
port=os.environ.get("HANA_DB_PORT"),
user=os.environ.get("HANA_DB_USER"),
password=os.environ.get("HANA_DB_PASSWORD"),
autocommit=True,
sslValidateCertificate=False,
)
代码示例
下面的示例展示了如何加载文档、将其分割为块、并将这些块和向量嵌入存储到SAP HANA Cloud中。由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores.hanavector import HanaDB
from langchain_core.documents import Document
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
# 加载文本文件并将其拆分为块
text_documents = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt").load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=0)
text_chunks = text_splitter.split_documents(text_documents)
# 创建嵌入实例
embeddings = OpenAIEmbeddings()
# 使用API代理服务提高访问稳定性
db = HanaDB(
embedding=embeddings, connection=connection, table_name="STATE_OF_THE_UNION"
)
# 添加文档到数据库
db.add_documents(text_chunks)
# 执行相似性搜索
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = db.similarity_search(query, k=2)
for doc in docs:
print("-" * 80)
print(doc.page_content)
常见问题和解决方案
-
连接失败：确保数据库连接参数正确，并检查网络连接。
-
API访问问题：考虑使用API代理服务，以提高访问稳定性和速度。
-
文档分块误差：调整
chunk_size和chunk_overlap参数，以获得更准确的分块结果。
总结和进一步学习资源
通过SAP HANA Cloud Vector Engine，开发者可以在云环境中高效处理和检索嵌入文本。本次介绍的内容仅为起点，您可以进一步探索以下资源：
参考资料
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