[深入了解Azure Cosmos DB的NoSQL向量搜索：高效存储和查询的未来]

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引言

在现代数据管理和AI应用程序中，高效的数据查询和存储方法越来越受到重视。Azure Cosmos DB作为一种强大的数据库，已经成为OpenAI的ChatGPT服务的核心驱动力之一。本文将探讨如何使用Azure Cosmos DB的NoSQL向量搜索功能来实现高效的文档存储和查询。

主要内容

Azure Cosmos DB的NoSQL向量搜索概述

Azure Cosmos DB最近推出了面向NoSQL的向量索引和搜索功能。这一功能支持高维向量的直接存储和搜索，有助于在多种应用场景中实现高效的向量查询。

实现向量存储和搜索的步骤

  1. 数据加载与处理：使用LangChain库加载文档，并将其分割成适合存储的片段。
  2. 向量生成：通过OpenAI的API对文档片段生成向量。
  3. 向量存储：将生成的向量和文档片段存储在Azure Cosmos DB中。
  4. 向量查询：使用余弦距离等算法在相似度搜索中执行快速高效的查询。

代码示例

from azure.cosmos import CosmosClient, PartitionKey
from langchain_community.vectorstores.azure_cosmos_db_no_sql import (
    AzureCosmosDBNoSqlVectorSearch,
)
from langchain_openai import AzureOpenAIEmbeddings

# 初始化API和数据库客户端
HOST = "AZURE_COSMOS_DB_ENDPOINT"
KEY = "AZURE_COSMOS_DB_KEY"
cosmos_client = CosmosClient(HOST, KEY)
database_name = "langchain_python_db"
container_name = "langchain_python_container"
partition_key = PartitionKey(path="/id")
cosmos_container_properties = {"partition_key": partition_key}

# 使用OpenAI API生成向量
openai_embeddings = AzureOpenAIEmbeddings(
    azure_deployment="text-embedding-ada-002",
    api_version="2023-05-15",
    azure_endpoint="YOUR_ENDPOINT",
    openai_api_key="YOUR_KEY",
)

# 插入文档及其向量到Azure Cosmos DB
vector_search = AzureCosmosDBNoSqlVectorSearch.from_documents(
    documents=docs,
    embedding=openai_embeddings,
    cosmos_client=cosmos_client,
    database_name=database_name,
    container_name=container_name,
    vector_embedding_policy={
        "vectorEmbeddings": [
            {
                "path": "/embedding",
                "dataType": "float32",
                "distanceFunction": "cosine",
                "dimensions": 1536,
            }
        ]
    },
    indexing_policy={
        "indexingMode": "consistent",
        "includedPaths": [{"path": "/*"}],
        "excludedPaths": [{"path": '/"_etag"/?'}],
        "vectorIndexes": [{"path": "/embedding", "type": "quantizedFlat"}],
    },
    cosmos_container_properties=cosmos_container_properties,
)

# 使用API代理服务提高访问稳定性
query = "What were the compute requirements for training GPT 4"
results = vector_search.similarity_search_with_score(query=query, k=5)

for result in results:
    print(result)

常见问题和解决方案

  • 向量生成的准确性：在生成向量时，需要确保使用高质量的模型和设施进行处理。同时，为确保连接的稳定性，建议使用API代理服务。
  • 性能优化：在大规模数据操作中，数据库的读写性能可能成为瓶颈。可以通过优化索引策略和使用合适的分片策略来提升性能。

总结和进一步学习资源

Azure Cosmos DB的向量搜索功能拓展了其在AI和大数据应用中的适用性。开发者可以通过以下资源深入学习：

参考资料

  • Azure Cosmos DB官方文档
  • OpenAI API文档

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