探索StarRocks向量存储及其应用场景

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探索StarRocks向量存储及其应用场景

引言

随着数据分析需求的增加，选择适合的分析数据库显得尤为重要。StarRocks作为一款高性能的分析数据库，提供了子秒级的MPU数据库性能，广泛应用于多维分析、实时分析及即席查询场景。本篇文章将带您了解如何使用StarRocks作为向量存储，探索其在处理和检索大规模文档中的应用。

主要内容

什么是StarRocks?

StarRocks是一种面向分析查询的数据库，因其优秀的性能在ClickBench基准测试中表现出色。得益于其快速的矢量化执行引擎，StarRocks不仅适合OLAP场景，还可以用作快速的向量数据库。

使用StarRocks向量存储

使用StarRocks进行向量存储，可以有效地提高文本处理和检索效率。通过将文档转换为嵌入向量，我们可以在大规模文档中实现快速检索和问答系统。

技术实现步骤

  1. 安装所需的Python库：

    %pip install --upgrade --quiet pymysql langchain-community

  2. 加载文档并分词：

    • 从StarRocks官方GitHub库中克隆文档
    • 使用TextSplitter将文档分割为小片段

  3. 将碎片化的文档转化为嵌入向量并存储到vectordb中。

  4. 使用StarRocks提供的接口进行向量检索。

代码示例

以下是一个完整的实现示例：

from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain_community.document_loaders import DirectoryLoader, UnstructuredMarkdownLoader
from langchain_community.vectorstores import StarRocks
from langchain_community.vectorstores.starrocks import StarRocksSettings
from langchain_openai import OpenAI, OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import TokenTextSplitter

# 加载markdown文档
loader = DirectoryLoader(
    "./docs", glob="**/*.md", loader_cls=UnstructuredMarkdownLoader
)
documents = loader.load()

# 分割文档
text_splitter = TokenTextSplitter(chunk_size=400, chunk_overlap=50)
split_docs = text_splitter.split_documents(documents)

# 配置StarRocks实例
embeddings = OpenAIEmbeddings()
settings = StarRocksSettings()
settings.port = 41003
settings.host = "127.0.0.1"  # 使用API代理服务提高访问稳定性
settings.username = "root"
settings.password = ""
settings.database = "zya"

# 生成StarRocks向量存储
def gen_starrocks(update_vectordb, embeddings, settings):
    if update_vectordb:
        docsearch = StarRocks.from_documents(split_docs, embeddings, config=settings)
    else:
        docsearch = StarRocks(embeddings, settings)
    return docsearch

docsearch = gen_starrocks(True, embeddings, settings)

# 构建QA系统并进行查询
llm = OpenAI()
qa = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=llm, chain_type="stuff", retriever=docsearch.as_retriever()
)
query = "is profile enabled by default? if not, how to enable profile?"
resp = qa.run(query)
print(resp)

常见问题和解决方案

  1. 网络限制问题：由于某些地区的网络限制，API调用可能会受到影响。建议使用API代理服务来提高访问的稳定性。

  2. 文档更新问题：如果文档更新频繁，需要定期重建向量存储以保持数据的新鲜度。

总结和进一步学习资源

StarRocks提供了强大的向量存储功能，适合大规模文本数据的快速处理和检索。通过本文的介绍，相信您对StarRocks的向量存储有了初步的了解。

参考资料

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