# 深入了解SAP HANA Cloud Vector Engine：向量存储与自查询技术
随着数据量的激增及其复杂性的提升，如何高效地存储和查询数据成为了企业面临的关键挑战。SAP HANA Cloud Vector Engine 提供了一种高效的解决方案，支持向量存储与查询操作。本文将深入探讨如何利用SAP HANA的向量引擎进行向量存储，并且实现自查询功能。
## 引言
SAP HANA Cloud Vector Engine 是一款提供强大存储与查询能力的数据库引擎。本文旨在介绍如何配置向量存储，并利用自查询功能提升数据处理效率。
## 主要内容
### 1. 设置SAP HANA向量存储
首先，我们需要设置SAP HANA数据库连接，并创建用于存储的表。
```python
import os
from hdbcli import dbapi
# 使用API代理服务提高访问稳定性
connection = dbapi.connect(
address=os.environ.get("HANA_DB_ADDRESS"),
port=os.environ.get("HANA_DB_PORT"),
user=os.environ.get("HANA_DB_USER"),
password=os.environ.get("HANA_DB_PASSWORD"),
autocommit=True,
sslValidateCertificate=False,
)
# 创建表格
cur = connection.cursor()
cur.execute("DROP TABLE LANGCHAIN_DEMO_SELF_QUERY", ignoreErrors=True)
cur.execute(
"""CREATE TABLE "LANGCHAIN_DEMO_SELF_QUERY" (
"name" NVARCHAR(100), "is_active" BOOLEAN, "id" INTEGER, "height" DOUBLE,
"VEC_TEXT" NCLOB, "VEC_META" NCLOB, "VEC_VECTOR" REAL_VECTOR)
"""
)
2. 添加文档到向量存储
接下来，我们使用 langchain_community 和 langchain_openai 库，将文档添加到向量存储中。
from langchain_community.vectorstores.hanavector import HanaDB
from langchain_core.documents import Document
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
embeddings = OpenAIEmbeddings()
# 准备测试文档
docs = [
Document(page_content="First", metadata={"name": "adam", "is_active": True, "id": 1, "height": 10.0}),
Document(page_content="Second", metadata={"name": "bob", "is_active": False, "id": 2, "height": 5.7}),
Document(page_content="Third", metadata={"name": "jane", "is_active": True, "id": 3, "height": 2.4}),
]
db = HanaDB(
connection=connection,
embedding=embeddings,
table_name="LANGCHAIN_DEMO_SELF_QUERY",
specific_metadata_columns=["name", "is_active", "id", "height"],
)
# 删除已存在的文档并添加新文档
db.delete(filter={})
db.add_documents(docs)
3. 构建自查询功能
通过构建 SelfQueryRetriever，我们可以提升查询的灵活性和智能性。
from langchain.chains.query_constructor.base import AttributeInfo
from langchain.retrievers.self_query.base import SelfQueryRetriever
from langchain_community.query_constructors.hanavector import HanaTranslator
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")
metadata_field_info = [
AttributeInfo(name="name", description="The name of the person", type="string"),
AttributeInfo(name="is_active", description="Whether the person is active", type="boolean"),
AttributeInfo(name="id", description="The ID of the person", type="integer"),
AttributeInfo(name="height", description="The height of the person", type="float"),
]
document_content_description = "A collection of persons"
hana_translator = HanaTranslator()
retriever = SelfQueryRetriever.from_llm(
llm,
db,
document_content_description,
metadata_field_info,
structured_query_translator=hana_translator,
)
# 使用自查询功能
query_prompt = "Which person is not active?"
docs = retriever.invoke(input=query_prompt)
for doc in docs:
print("-" * 80)
print(doc.page_content, " ", doc.metadata)
常见问题和解决方案
网络访问问题
由于某些地区的网络限制，连接SAP HANA数据库时可能遇到访问不稳定的问题。建议使用API代理服务来提高访问稳定性。
性能优化
在处理大规模数据集时，可以通过优化查询和采用高效的索引策略来提升性能。
总结和进一步学习资源
以上介绍了SAP HANA Cloud Vector Engine的基本使用，包括连接设置、文档存储和自查询功能。对于希望深入了解更多细节的读者，可以参考以下资源：
参考资料
- SAP HANA Cloud搭建指南
- LangChain库使用文档
- LangChain Community库
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
