探索ScaNN：高效扩展的向量相似性搜索神器
引言
在大数据和高维度数据的世界中，找出最相似的向量是一个常见的问题。无论是推荐系统、自然语言处理还是图像识别，向量相似性搜索都是其核心技术之一。在这篇文章中，我们将探讨ScaNN（Scalable Nearest Neighbors），一个被Google Research开发的高效向量相似性搜索方法，以及如何将其应用于实际项目中。
主要内容
什么是ScaNN？
ScaNN是一种用于高效向量相似性搜索的方法，尤其适用于大规模数据集。它通过搜索空间修剪和量化来进行最大内积搜索，同时也支持欧几里得距离等其他距离函数。其实现针对支持AVX2的x86处理器进行了优化。
安装ScaNN
您可以通过pip轻松安装ScaNN：
%pip install --upgrade --quiet scann
ScaNN与Langchain社区的结合
为了更好地利用ScaNN进行信息检索，我们将其与Langchain社区工具结合，具体通过Huggingface Embeddings和文本分割器来组织和检索信息。
检索示例
以下代码展示了如何使用ScaNN与Huggingface Embeddings结合进行文档检索：
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import ScaNN
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
# 加载和分割文档
loader = TextLoader("state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
# 使用Huggingface Embeddings
embeddings = HuggingFaceEmbeddings()
# 创建ScaNN数据库
db = ScaNN.from_documents(docs, embeddings)
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = db.similarity_search(query)
print(docs[0])
与API结合使用
在某些应用中，您可能需要通过API代理服务来访问一些API，例如Google PaLM API。以下是一个结合ScaNN与Google PaLM API进行检索的示例：
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain_community.chat_models.google_palm import ChatGooglePalm
# 准备PaLM客户端
palm_client = ChatGooglePalm(google_api_key="YOUR_GOOGLE_PALM_API_KEY")
# 创建问答链
qa = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=palm_client,
chain_type="stuff",
retriever=db.as_retriever(search_kwargs={"k": 10}),
)
# 查询并输出结果
print(qa.run("What did the president say about Ketanji Brown Jackson?"))
保存和加载本地检索索引
为了提高检索速度，您可以将ScaNN的索引保存到本地：
db.save_local("/tmp/db", "state_of_union")
restored_db = ScaNN.load_local("/tmp/db", embeddings, index_name="state_of_union")
常见问题和解决方案
- 安装问题：如果遇到安装缓慢或失败的情况，可以考虑使用镜像源或直接从ScaNN网站安装源代码。
- 跨地域API访问：在使用例如Google PaLM API时，如果遇到网络访问限制，建议使用API代理服务来提高访问的稳定性。
总结和进一步学习资源
ScaNN是一个强大的工具，可以在处理大规模数据集时显著提高向量相似性搜索的效率。通过合理使用分布式计算和API代理服务，可以进一步扩展其应用范围。有关ScaNN的更多信息，您可以访问其官方GitHub页面。
参考资料
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