[利用SingleStoreDB实现高效AI文本检索：从入门到实战]

# 引言

SingleStoreDB是一种高性能分布式SQL数据库，支持云端和本地部署。它的特点是提供向量存储及向量函数（如`dot_product`和`euclidean_distance`），尤其适用于需要文本相似性匹配的AI应用。本文将介绍如何在Python中使用SingleStoreDB作为文本检索器，帮助开发者快速上手。

# 主要内容

## 1. 安装SingleStoreDB Python连接器

首先，确保你的环境中已经安装了SingleStoreDB Python连接器。可以使用pip来安装：

```bash
%pip install --upgrade --quiet  singlestoredb

2. 建立数据库连接

在使用SingleStoreDB之前，你需要通过环境变量设置连接URL，以便连接到数据库：

import os
os.environ["SINGLESTOREDB_URL"] = "root:pass@localhost:3306/db"  # 使用API代理服务提高访问稳定性

3. 加载文档和创建检索器

通过LabChain加载文档，创建向量存储，并设置检索器：

import getpass
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import SingleStoreDB
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

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

# 加载文档
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)

# 创建嵌入
embeddings = OpenAIEmbeddings()

# 加载文档到向量存储
docsearch = SingleStoreDB.from_documents(
    docs,
    embeddings,
    table_name="notebook",  # 使用自定义表名
)

# 创建检索器
retriever = docsearch.as_retriever(search_kwargs={"k": 2})

4. 使用检索器进行搜索

通过检索器进行文本搜索，获取结果：

result = retriever.invoke("What did the president say about Ketanji Brown Jackson")
print(docs[0].page_content)

常见问题和解决方案

1. 连接失败：确保SingleStoreDB URL正确且数据库服务正在运行。如果网络不稳定，考虑使用API代理服务。
2. 文档加载错误：检查文件路径和格式是否正确。

总结和进一步学习资源

通过本文，你学会了如何使用SingleStoreDB进行文本检索。这个方法不仅高效，而且很容易扩展到其他AI应用。如果想深入学习，可以查看Retriever概念指南和Retriever使用指南。

参考资料

• SingleStoreDB Documentation
• LangChain Community
• OpenAI API

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