[掌握Google Vertex AI Vector Search：构建高效相似度匹配的数据库]

用户850429986511
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# 掌握Google Vertex AI Vector Search：构建高效相似度匹配的数据库

## 引言

在人工智能领域中，随着数据量的不断增加，如何快速有效地进行数据检索和相似度匹配成为一个重要的挑战。Google Vertex AI Vector Search（以前称为Vertex AI Matching Engine）提供了一种高效、低延迟的解决方案。本篇文章将带你了解如何使用这一工具构建和部署一个功能强大的相似度匹配数据库。

## 主要内容

### 什么是Google Vertex AI Vector Search?

Google Vertex AI Vector Search是一个高性能的向量数据库，用于相似度匹配任务，特别是近似最近邻（ANN）搜索。这种服务非常适用于需要实时响应的应用程序，如推荐系统和智能搜索引擎。

### 创建索引并部署到终端

在使用此服务之前，需先创建和部署索引。

```python
# 项目和存储常量
PROJECT_ID = "<my_project_id>"
REGION = "<my_region>"
BUCKET = "<my_gcs_bucket>"
BUCKET_URI = f"gs://{BUCKET}"

# 预设的文本嵌入维度
DIMENSIONS = 768

# 索引和终端常数
DISPLAY_NAME = "<my_matching_engine_index_id>"
DEPLOYED_INDEX_ID = "<my_matching_engine_endpoint_id>"

# 创建一个GCS存储桶
! gsutil mb -l $REGION -p $PROJECT_ID $BUCKET_URI

使用VertexAIEmbeddings模型

选择合适的嵌入模型是成功的关键。我们将使用谷歌提供的VertexAIEmbeddings模型。

from google.cloud import aiplatform
from langchain_google_vertexai import VertexAIEmbeddings

aiplatform.init(project=PROJECT_ID, location=REGION, staging_bucket=BUCKET_URI)

embedding_model = VertexAIEmbeddings(model_name="textembedding-gecko@003")

代码示例

以下是如何从文本创建Vector Store的完整示例：

# 输入文本
texts = [
    "The cat sat on",
    "the mat.",
    "I like to",
    "eat pizza for",
    "dinner.",
    "The sun sets",
    "in the west.",
]

# 创建向量存储
vector_store = VectorSearchVectorStore.from_components(
    project_id=PROJECT_ID,
    region=REGION,
    gcs_bucket_name=BUCKET,
    index_id=my_index.name,
    endpoint_id=my_index_endpoint.name,
    embedding=embedding_model,
    stream_update=True,  # 使用API代理服务提高访问稳定性
)

# 添加向量和映射文本到向量存储
vector_store.add_texts(texts=texts)

常见问题和解决方案

  1. 索引创建时间过长：索引创建可能需要长达一小时的时间。建议在非工作时间安排这一操作。
  2. 区域网络限制：由于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务以提高访问的稳定性。
  3. 数据更新方法选择：根据数据更新频率选择合适的索引更新方法（BATCH_UPDATE或STREAM_UPDATE）。

总结和进一步学习资源

Google Vertex AI Vector Search为大规模相似度匹配任务提供了一种高效的解决方案。在实践中，合理配置索引和终端，以及正确选择嵌入模型是取得优良性能的关键。

参考资料

  1. Google Cloud Vertex AI 官方文档
  2. Langchain API 参考

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