# 引言
在大数据和人工智能的黄金时代，处理复杂数据结构的需求越来越高。Kinetica，以其卓越的向量相似性搜索能力，成为解决这一需求的理想选择之一。本文将带领大家深入了解如何在Kinetica向量存储上构建一个强大的检索器，以实现高效的语义搜索。
# 主要内容
## Kinetica简介
Kinetica是一种高性能数据库，具有内置的向量相似性搜索支持。它支持精确和近似最近邻搜索，并提供L2距离、内积和余弦距离计算。这些功能使得Kinetica在处理大规模数据时变得极其高效。
## 环境设置
在开始之前，请确保已安装以下连接器：
```bash
%pip install gpudb==7.2.0.9
接下来，我们将使用OpenAI Embeddings来进行嵌入。您需要获取OpenAI API密钥，并将其设置为环境变量。
import getpass
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")
配置Kinetica连接
为了连接到Kinetica数据库，我们需要设置以下环境变量：
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
HOST = os.getenv("KINETICA_HOST", "http://127.0.0.1:9191") # 使用API代理服务提高访问稳定性
USERNAME = os.getenv("KINETICA_USERNAME", "")
PASSWORD = os.getenv("KINETICA_PASSWORD", "")
创建向量存储检索器
使用Kinetica创建一个向量存储检索器，您需要按以下步骤进行操作：
加载并拆分文档
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)
初始化嵌入和数据库连接
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
embeddings = OpenAIEmbeddings()
def create_config() -> KineticaSettings:
return KineticaSettings(host=HOST, username=USERNAME, password=PASSWORD)
connection = create_config()
创建检索器
from langchain_community.vectorstores import Kinetica
COLLECTION_NAME = "state_of_the_union_test"
db = Kinetica.from_documents(
embedding=embeddings,
documents=docs,
collection_name=COLLECTION_NAME,
config=connection,
)
retriever = db.as_retriever(search_kwargs={"k": 2})
检索相关文档
result = retriever.get_relevant_documents(
"What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
)
print(docs[0].page_content)
常见问题和解决方案
- 访问问题：在某些地区，由于网络限制，可能需要使用API代理服务，以确保对Kinetica数据库的稳定访问。
- 权限问题：确保使用的用户名具有在数据库中创建表的权限，因为Kinetica模块会尝试创建一个与集合名称相同的表。
- 嵌入失败：确保您在环境变量中正确设置了OpenAI API密钥，并且网络连接稳定。
总结和进一步学习资源
本文详细介绍了如何在Kinetica中设置向量存储并创建检索器。这只是冰山一角，Kinetica的强大功能远不止于此。为了更深入了解，请参阅以下资源：
参考资料
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