【深度探索Amazon DocumentDB Vector Search：AI驱动的文档查询新时代】

用户38023559900
76 阅读3分钟

引言

在现代应用中，结合人工智能和大数据技术来提升文档查询的效率正变得越来越普遍。Amazon DocumentDB (MongoDB Compatible) 为开发者提供了强大的工具来处理和查询大量JSON文档。此外，Amazon DocumentDB Vector Search功能更是将文档数据库的灵活性与向量搜索的强大能力相结合，为开发者提供了更深层次的搜索功能。本篇文章旨在指导您如何利用Amazon DocumentDB进行高效的向量搜索，并结合OpenAI的嵌入技术提升查询能力。

主要内容

什么是Amazon DocumentDB Vector Search？

Amazon DocumentDB Vector Search利用近似最近邻算法(如“余弦”、“欧几里得”和“点积”)进行快速、准确的文档查询，通过创建和管理向量索引来支持复杂的搜索和分析操作。了解更多关于向量索引的支持类型，可以参考官方文档。

准备工作

在使用DocumentDB之前，需要先部署一个集群。具体步骤请参考开发者指南.

环境配置

  1. 安装pymongo以连接DocumentDB：

    !pip install pymongo

  2. 设置连接URI和数据库相关信息：

    import getpass

CONNECTION_STRING = getpass.getpass("DocumentDB Cluster URI:")
INDEX_NAME = "izzy-test-index"
NAMESPACE = "izzy_test_db.izzy_test_collection"
DB_NAME, COLLECTION_NAME = NAMESPACE.split(".")

使用OpenAI嵌入技术

为了增强向量搜索功能，我们需要使用OpenAI的嵌入技术。

import getpass
import os

# 设置OpenAI环境变量
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")
os.environ["OPENAI_EMBEDDINGS_DEPLOYMENT"] = "smart-agent-embedding-ada"
os.environ["OPENAI_EMBEDDINGS_MODEL_NAME"] = "text-embedding-ada-002"

加载文档并创建索引

利用OpenAI嵌入模型，我们可以将文档加载至DocumentDB，并创建索引以便进行高效查询。

from langchain.vectorstores.documentdb import (
    DocumentDBSimilarityType,
    DocumentDBVectorSearch,
)
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

SOURCE_FILE_NAME = "../../how_to/state_of_the_union.txt"

# 加载和拆分文档
loader = TextLoader(SOURCE_FILE_NAME)
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

# 设置OpenAI模型
openai_embeddings: OpenAIEmbeddings = OpenAIEmbeddings(
    deployment=os.getenv("OPENAI_EMBEDDINGS_DEPLOYMENT"),
    model=os.getenv("OPENAI_EMBEDDINGS_MODEL_NAME")
)

client: MongoClient = MongoClient(CONNECTION_STRING)  # 使用API代理服务提高访问稳定性
collection = client[DB_NAME][COLLECTION_NAME]

# 创建向量存储
vectorstore = DocumentDBVectorSearch.from_documents(
    documents=docs,
    embedding=openai_embeddings,
    collection=collection,
    index_name=INDEX_NAME,
)

# 指定相似度算法
similarity_algorithm = DocumentDBSimilarityType.COS
vectorstore.create_index(dimensions=1536, similarity_algorithm=similarity_algorithm)

代码示例

以下是使用向量搜索进行相似查询的代码示例。

# 执行相似度搜索
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

  • 网络连接问题: 如果您在连接DocumentDB时遇到网络限制，可以考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。
  • 向量索引误差: 在创建向量索引时，如果发现搜索结果不准确，可以尝试不同的相似度算法或调整索引参数。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何使用Amazon DocumentDB进行向量搜索，通过结合OpenAI的嵌入模型实现更智能的文档查询。建议继续深入学习以下资源以拓展对向量搜索和DocumentDB的理解：

参考资料

  • Amazon DocumentDB 官方文档
  • OpenAI API 文档
  • LangChain 开源库

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---

avatar
文章
阅读
粉丝