【如何使用Azure Cosmos DB和Mongo vCore进行高效向量搜索】

用户955766060958
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# 如何使用Azure Cosmos DB和Mongo vCore进行高效向量搜索

## 引言

在现代应用中，快速且准确地处理非结构化数据是至关重要的。Azure Cosmos DB为MongoDB提供了vCore支持，使得开发者可以在熟悉的MongoDB环境中利用先进的向量搜索功能。本文将介绍如何使用Azure Cosmos DB实现文档存储、索引创建和基于向量的查询。

## 主要内容

### 什么是Azure Cosmos DB Mongo vCore？

Azure Cosmos DB Mongo vCore是一个完全托管的MongoDB兼容数据库服务，提供单位毫秒的响应时间和自动扩展能力。通过这个服务，你可以继续使用你喜爱的MongoDB驱动、SDK和工具，同时利用Azure的强大功能。

### 向量搜索及其算法

向量搜索是一种用于处理非结构化数据的技术，常用算法包括：

- **COS（余弦距离）**：用于比较两个向量的夹角余弦，适合文本相似度计算。
- **L2（欧几里得距离）**：用于度量多维空间中两点间的距离。
- **IP（内积）**：用于评估向量相似性，通过计算它们的内积。

### 代码示例

下面的代码展示了如何在Azure Cosmos DB中进行向量搜索：

```python
import os
from pymongo import MongoClient
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores.azure_cosmos_db import AzureCosmosDBVectorSearch, CosmosDBSimilarityType, CosmosDBVectorSearchType
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

# 设置连接信息和API环境变量
CONNECTION_STRING = "YOUR_CONNECTION_STRING"  # 使用API代理服务提高访问稳定性
os.environ["OPENAI_API_TYPE"] = "azure"
os.environ["OPENAI_API_VERSION"] = "2023-05-15"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY"

# 载入文档并创建向量存储
loader = TextLoader("path/to/your/document.txt")
documents = loader.load()
openai_embeddings = OpenAIEmbeddings(deployment="model-deployment-name", model="model-name")

client = MongoClient(CONNECTION_STRING)
collection = client["your_db_name"]["your_collection_name"]
vectorstore = AzureCosmosDBVectorSearch.from_documents(documents, openai_embeddings, collection=collection, index_name="your_index_name")

# 创建索引
vectorstore.create_index(num_lists=100, dimensions=1536, similarity_algorithm=CosmosDBSimilarityType.COS, kind=CosmosDBVectorSearchType.VECTOR_IVF)

# 执行相似度查询
query = "你想查询的文本内容"
docs = vectorstore.similarity_search(query)
print(docs[0].page_content)

常见问题和解决方案

  1. 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，可能会影响到API的访问。建议使用API代理服务来提高访问的稳定性。

  2. 索引创建失败：确保数据库连接正确，并且所有环境变量都已正确设置。

  3. 性能优化：调整num_lists、m和ef参数以优化查询性能。

总结和进一步学习资源

Azure Cosmos DB提供了一种强大而灵活的方式来处理复杂的向量搜索问题。通过本文的演示，您可以开始使用Mongo vCore来实现高效的文档搜索。若想深入学习，建议参考以下资源：

参考资料

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