# 引言
随着人工智能应用的不断发展，文本相似性匹配在许多领域扮演着重要的角色，例如推荐系统、自然语言处理等。在众多可用的数据库解决方案中，SingleStoreDB因其高性能的分布式SQL特性以及对向量存储和向量函数的支持，成为构建AI文本相似性应用的理想选择。本文将介绍如何使用SingleStoreDB实现文本相似性检索。
# 主要内容
## 为什么选择SingleStoreDB？
SingleStoreDB是一款高性能分布式SQL数据库，支持云端和本地部署。它提供了向量存储及向量函数（如dot_product和euclidean_distance），这使其非常适用于需要文本相似性匹配的AI应用。
## 创建向量检索器
为了实现高效的文本相似性搜索，我们需要创建一个向量检索器。本文将通过Python的SingleStoreDB连接器和相关工具库展示如何实现这一目标。
### 安装必要的依赖
确保您的开发环境中已安装`singlestoredb`连接器：
```bash
%pip install --upgrade --quiet singlestoredb
创建向量检索器的步骤
- 获取OpenAI API密钥及其他必要工具的导入
import getpass
import os
# 我们需要使用OpenAIEmbeddings，因此需要获取OpenAI API Key。
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")
- 加载和分割文档
我们将加载一个文本文档，并将其拆分为更小的块以便处理。
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
loader = TextLoader("path/to/your/document.txt") # 确保文档路径正确
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
- 向量存储和检索
通过SingleStoreDB创建一个检索器。
from langchain_community.vectorstores import SingleStoreDB
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
embeddings = OpenAIEmbeddings()
# 设置连接URL作为环境变量
os.environ["SINGLESTOREDB_URL"] = "root:pass@localhost:3306/db" # 使用API代理服务提高访问稳定性
# 将文档加载到存储中
docsearch = SingleStoreDB.from_documents(
docs,
embeddings,
table_name="notebook", # 使用自定义名称的表
)
# 从向量存储创建检索器
retriever = docsearch.as_retriever(search_kwargs={"k": 2})
使用检索器进行搜索
使用检索器可以轻松地对问题进行搜索：
result = retriever.invoke("What did the president say about Ketanji Brown Jackson")
print(result)
常见问题和解决方案
-
无法连接到数据库
- 确保SingleStoreDB的连接URL正确，并且数据库服务正在运行。
- 如果在某些地区有网络限制，考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。
-
OpenAI API限额问题
- 确保您有足够的API配额或申请更高的使用限额。
总结和进一步学习资源
通过此示例，我们展示了如何利用SingleStoreDB的向量存储功能实现文本相似性检索。建议继续探索以下资源以深入学习：
参考资料
- SingleStoreDB官方文档
- LangChain社区文档
- OpenAI API文档
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