探索KDB.AI：利用语义搜索构建强大的AI应用

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引言

在现代AI应用中，知识管理和搜索引擎扮演着关键角色。KDB.AI作为一个强大的基于知识的向量数据库与搜索引擎，旨在帮助开发者构建可扩展且可靠的AI应用程序，实现实时数据处理和高级搜索、推荐及个性化功能。本文将展示如何使用KDB.AI对非结构化文本文档进行语义搜索，并介绍如何通过LangChain集成KDB.AI。

主要内容

1. 设置开发环境

在开始之前，您需要访问KDB.AI以获取API端点和API密钥，并按照KDB.AI前置要求页面上的指示设置开发环境。同时，为了集成KDB.AI和LangChain，您需要安装langchain-community：

pip install -qU langchain-community

2. 导入必要的包

我们首先需要导入一些必要的库，包括kdbai_client、pandas、requests和LangChain相关模块：

import os
import time
from getpass import getpass

import kdbai_client as kdbai
import pandas as pd
import requests
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain_community.vectorstores import KDBAI
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings

3. 创建KDB.AI会话

首先，我们需要通过API端点和API密钥创建一个KDB.AI会话：

KDBAI_ENDPOINT = input("KDB.AI endpoint: ")  # 使用API代理服务提高访问稳定性
KDBAI_API_KEY = getpass("KDB.AI API key: ")

session = kdbai.Session(endpoint=KDBAI_ENDPOINT, api_key=KDBAI_API_KEY)

4. 创建文档表

在KDB.AI中创建用于存储文档的表，并定义表的模式：

schema = {
    "columns": [
        {"name": "id", "pytype": "str"},
        {"name": "text", "pytype": "bytes"},
        {"name": "embeddings", "pytype": "float32", "vectorIndex": {"dims": 1536, "metric": "L2", "type": "hnsw"}},
        {"name": "tag", "pytype": "str"},
        {"name": "title", "pytype": "bytes"},
    ]
}
table = session.create_table("documents", schema)

5. 处理PDF文档

使用PyPDFLoader从PDF文件加载文本，并为后续的向量数据库创建准备数据：

URL = "https://www.conseil-constitutionnel.fr/node/3850/pdf"
PDF = "Déclaration_des_droits_de_l_homme_et_du_citoyen.pdf"
open(PDF, "wb").write(requests.get(URL).content)

loader = PyPDFLoader(PDF)
pages = loader.load_and_split()

6. 创建向量数据库

为文档创建向量嵌入并存储在KDB.AI中：

embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-ada-002")
texts = [p.page_content for p in pages]
metadata = pd.DataFrame(index=list(range(len(texts))))
metadata["tag"] = "law"
metadata["title"] = "Déclaration des Droits de l'Homme et du Citoyen de 1789".encode("utf-8")
vectordb = KDBAI(table, embeddings)
vectordb.add_texts(texts=texts, metadatas=metadata)

7. 创建LangChain管道

接下来，我们创建一个LangChain管道，用于从向量数据库检索信息并利用OpenAI模型进行问答：

TEMP = 0.0
K = 3
qabot = RetrievalQA.from_chain_type(
    chain_type="stuff",
    llm=ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-16k", temperature=TEMP),
    retriever=vectordb.as_retriever(search_kwargs=dict(k=K)),
    return_source_documents=True,
)

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示了如何使用KDB.AI进行文档检索和问答：

Q = "Summarize the document in English:"
print(qabot.invoke(dict(query=Q))["result"])

常见问题和解决方案

  1. API访问限制: 在某些地区，访问KDB.AI的API可能会受限。建议使用API代理服务以提高访问稳定性。
  2. 文档格式处理: 非结构化文档的处理可能会有挑战，确保使用适当的文档加载器和清理策略。

总结和进一步学习资源

KDB.AI通过强大的向量检索能力和LangChain的集成，为构建智能AI应用提供了坚实的基础。通过不断实验和学习，您可以充分利用这一工具的潜能来提升您的应用。

进一步学习资源：

参考资料

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