引言
在如今的数据驱动时代，Couchbase作为一款分布式NoSQL云数据库，凭借其卓越的性能和可扩展性，为开发者提供了强大的工具来构建现代化应用程序。随着AI和机器学习的普及，向量搜索成为一种重要的技术，帮助开发者在海量数据中快速找到相关信息。本篇文章旨在带领大家深入了解Couchbase中的向量搜索，并通过实例讲解如何在实际项目中应用这一功能。
主要内容
1. 向量搜索概述
向量搜索是一种基于特征向量距离度量的搜索方式，广泛应用于图像检索、语义搜索等领域。在Couchbase中，它是全文搜索服务的一部分，能够支持复杂的查询组合。
2. 准备环境
使用向量搜索需要首先安装langchain-couchbase包及创建数据库连接：
pip install -qU langchain-couchbase
连接Couchbase集群并设置用户名和密码：
import getpass
from couchbase.auth import PasswordAuthenticator
from couchbase.cluster import Cluster
from couchbase.options import ClusterOptions
from datetime import timedelta
COUCHBASE_CONNECTION_STRING = getpass.getpass("Enter the connection string for the Couchbase cluster: ")
DB_USERNAME = getpass.getpass("Enter the username for the Couchbase cluster: ")
DB_PASSWORD = getpass.getpass("Enter the password for the Couchbase cluster: ")
auth = PasswordAuthenticator(DB_USERNAME, DB_PASSWORD)
options = ClusterOptions(auth)
cluster = Cluster(COUCHBASE_CONNECTION_STRING, options)
cluster.wait_until_ready(timedelta(seconds=5))
3. 向量存储的初始化与使用
创建向量存储对象需要设置集群信息、搜索索引等：
BUCKET_NAME = "langchain_bucket"
SCOPE_NAME = "_default"
COLLECTION_NAME = "default"
SEARCH_INDEX_NAME = "langchain-test-index"
from langchain_couchbase.vectorstores import CouchbaseVectorStore
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-large")
vector_store = CouchbaseVectorStore(
cluster=cluster,
bucket_name=BUCKET_NAME,
scope_name=SCOPE_NAME,
collection_name=COLLECTION_NAME,
embedding=embeddings,
index_name=SEARCH_INDEX_NAME,
)
4. 添加和查询文档
添加文档到向量存储后，可以通过相似度搜索找到相关文档：
from langchain_core.documents import Document
from uuid import uuid4
document = Document(page_content="This is a test document for vector search demo.", metadata={"source": "example"})
vector_store.add_documents(documents=[document], ids=[str(uuid4())])
results = vector_store.similarity_search("test vector search", k=1)
for res in results:
print(f"Found: {res.page_content} [{res.metadata}]")
常见问题和解决方案
Q1: 索引创建前是否可以创建CouchbaseVectorStore对象？
A1: 不可以，需先创建索引。
Q2: 查询结果中看不到所有指定字段？
A2: 确保字段在搜索索引中存储。可通过设置动态字段存储来改进。
Q3: 查询结果缺少metadata对象？
A3: 确保metadata字段已在索引中的子映射中定义。
总结和进一步学习资源
Couchbase的向量搜索功能为开发者提供了一种高效的方式来处理复杂数据查询。通过本文的讲解，相信大家对Couchbase中的向量搜索有了更深入的了解。为了进一步学习，可以参考以下资源：
参考资料
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