探索DashVector：高效管理和查询向量数据库的利器

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# 探索DashVector：高效管理和查询向量数据库的利器

## 引言

随着机器学习和人工智能的快速发展，处理高维向量数据的需求也在不断增加。DashVector作为一款全托管的向量数据库服务，提供了强大的高维稠密和稀疏向量支持，能够满足各种应用的需求。在这篇文章中，我们将探讨DashVector的功能，并展示如何在其中使用SelfQueryRetriever进行高效的向量数据查询。

## 主要内容

### DashVector简介

DashVector基于DAMO学院自主研发的高效向量引擎Proxima核心，提供云原生的向量检索服务。它支持实时插入和过滤搜索，可以通过简单易用的SDK/API接口进行快速集成，是大模型生态、多模态AI搜索、分子结构分析等多种应用场景的理想选择。

### 安装DashVector

在开始之前，您需要确保安装了`dashvector`和`lark`包，并获得了API密钥和环境配置。可以使用下面的命令来安装必要的Python包：

```shell
%pip install --upgrade --quiet lark dashvector

创建DashVector向量存储

我们首先需要创建一个DashVector VectorStore，并加入一些数据。以下代码片段展示了如何初始化DashVector客户端并创建一个向量集合：

import os
import dashvector

client = dashvector.Client(api_key=os.environ["DASHVECTOR_API_KEY"])  # 使用API代理服务提高访问稳定性

from langchain_community.embeddings import DashScopeEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import DashVector
from langchain_core.documents import Document

embeddings = DashScopeEmbeddings()
client.create("langchain-self-retriever-demo", dimension=1536)

填充文档数据

为了展示功能，我们可以向DashVector中添加一组电影摘要文档：

docs = [
    Document(page_content="A bunch of scientists bring back dinosaurs and mayhem breaks loose", metadata={"year": 1993, "rating": 7.7, "genre": "action"}),
    Document(page_content="Leo DiCaprio gets lost in a dream within a dream within a dream within a ...", metadata={"year": 2010, "director": "Christopher Nolan", "rating": 8.2}),
    # 更多文档...
]
vectorstore = DashVector.from_documents(docs, embeddings, collection_name="langchain-self-retriever-demo")

使用SelfQueryRetriever

借助SelfQueryRetriever，我们可以根据文档的元数据进行智能查询。首先，我们需要定义文档的元数据信息：

from langchain.chains.query_constructor.base import AttributeInfo
from langchain.retrievers.self_query.base import SelfQueryRetriever
from langchain_community.llms import Tongyi

metadata_field_info = [
    AttributeInfo(name="genre", description="The genre of the movie", type="string or list[string]"),
    AttributeInfo(name="year", description="The year the movie was released", type="integer"),
    # 更多元数据字段...
]
document_content_description = "Brief summary of a movie"
llm = Tongyi(temperature=0)
retriever = SelfQueryRetriever.from_llm(llm, vectorstore, document_content_description, metadata_field_info, verbose=True)

代码示例

下面是一个使用SelfQueryRetriever进行简单查询的例子：

# 查询关于恐龙的电影
retriever.invoke("What are some movies about dinosaurs")

常见问题和解决方案

  1. 网络访问问题：如果由于地区网络限制无法正常访问DashVector的API，可以考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。
  2. 向量维数不匹配：确保在初始化向量集合时，指定的维数与您的向量数据一致。

总结和进一步学习资源

DashVector提供了一种高效且简单的方式来管理和查询高维向量数据，是AI和机器学习应用的有力工具。希望这篇文章能够帮助您开始使用DashVector进行高效的数据处理和查询。

参考资料

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