[利用DingoDB和自查询Retriever实现多模态数据的智能检索]使用Python代码创建DingoDB索引并添加

# 引言
在现代数据处理领域，DingoDB以其独特的多模态特性和实时低延迟处理能力脱颖而出。本文将介绍如何使用DingoDB创建向量存储，并结合自查询Retriever进行数据检索。这将帮助我们更高效地分析和处理多模态数据，如电影摘要。

# 主要内容

## 创建DingoDB索引
在使用DingoDB前，请确保您已经安装并运行了DingoDB实例。

安装DingoDB客户端：
```bash
%pip install --upgrade --quiet dingodb
# 或安装最新版本：
%pip install --upgrade --quiet git+https://git@github.com/dingodb/pydingo.git

使用Python代码创建DingoDB索引并添加数据：

import os
from langchain_community.vectorstores import Dingo
from langchain_core.documents import Document
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from dingodb import DingoDB

# 设置OpenAI API密钥
OPENAI_API_KEY = ""
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = OPENAI_API_KEY

# 初始化向量嵌入
embeddings = OpenAIEmbeddings()

# 创建DingoDB客户端
dingo_client = DingoDB(user="", password="", host=["172.30.14.221:13000"])  # 使用API代理服务提高访问稳定性

# 创建新索引
index_name = "langchain_demo"
if index_name not in dingo_client.get_index():
    dingo_client.create_index(index_name=index_name, dimension=1536, metric_type="cosine", auto_id=False)

# 添加文档数据
docs = [
    Document(page_content="A bunch of scientists bring back dinosaurs and mayhem breaks loose", metadata={"year": 1993, "rating": 7.7, "genre": '"action", "science fiction"'}),
    Document(page_content="Leo DiCaprio gets lost in a dream within a dream within a dream within a ...", metadata={"year": 2010, "director": "Christopher Nolan", "rating": 8.2}),
    # 更多文档...
]

# 创建向量存储
vectorstore = Dingo.from_documents(docs, embeddings, index_name=index_name, client=dingo_client)

创建自查询Retriever

为了实现智能检索，我们需要设置自查询Retriever。以下代码展示了如何使用DingoDB和OpenAI创建一个支持多种过滤条件的Retriever。

from langchain.chains.query_constructor.base import AttributeInfo
from langchain.retrievers.self_query.base import SelfQueryRetriever
from langchain_openai import OpenAI

# 描述文档元数据字段
metadata_field_info = [
    AttributeInfo(name="genre", description="The genre of the movie", type="string or list[string]"),
    AttributeInfo(name="year", description="The year the movie was released", type="integer"),
    # 更多字段...
]

document_content_description = "Brief summary of a movie"
llm = OpenAI(temperature=0)

# 实例化Retriever
retriever = SelfQueryRetriever.from_llm(llm, vectorstore, document_content_description, metadata_field_info, verbose=True)

测试检索功能

使用自查询Retriever进行数据检索，能够指定查询条件和过滤条件。

# 仅指定相关查询
retriever.invoke("What are some movies about dinosaurs")

常见问题和解决方案

网络访问问题

由于部分地区的网络限制，使用OpenAI API时可能需要使用API代理服务以提高访问稳定性。

数据一致性问题

确保数据库连接和数据的一致性，在创建和删除索引时进行合适的检查和验证。

总结和进一步学习资源

DingoDB与自查询Retriever的结合，展示了多模态数据高效处理和检索的潜力。开发者可以借助这些工具实现复杂的数据分析任务。

进一步学习资源

参考资料

DingoDB GitHub Repository
LangChain Documentation
OpenAI Documentation

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