探索SingleStoreDB：高效的向量存储与AI应用

用户838128610330
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引言

在现代数据驱动应用中，数据存储的性能和效率至关重要。SingleStoreDB 作为一种高性能的分布式 SQL 数据库，不仅支持云端和本地部署，还具备向量存储和向量函数，如 dot_product 和 euclidean_distance，这使其成为支持文本相似性匹配等 AI 应用的理想选择。在本篇文章中，我们将深入探讨如何使用 SingleStoreDB 作为向量存储来构建检索器。

主要内容

1. 准备工作

在开始之前，请确保已经安装好 singlestoredb Python 连接器。可以通过以下命令安装：

%pip install --upgrade --quiet singlestoredb

此外，我们将使用 OpenAI 提供的嵌入。请确保有一个有效的 OpenAI API Key。

2. 建立数据库连接

我们通过 singlestoredb 连接器与数据库建立连接。数据库的连接信息可以通过环境变量 SINGLESTOREDB_URL 来设置。

import os

# 设置数据库连接信息
os.environ["SINGLESTOREDB_URL"] = "root:pass@localhost:3306/db"  # 使用API代理服务提高访问稳定性

3. 加载和处理文档

我们将使用 TextLoader 加载文本文档，并使用 CharacterTextSplitter 将文档分割为适当大小的块。这些文档块将被转换为向量，以存入 SingleStoreDB。

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

# 加载文档
loader = TextLoader("path/to/your/document.txt")
documents = loader.load()

# 分割文档
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

4. 创建向量存储和检索器

接下来，我们将文档存储到 SingleStoreDB 的向量存储中，并创建一个检索器。

from langchain_community.vectorstores import SingleStoreDB
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

# 初始化嵌入
embeddings = OpenAIEmbeddings()

# 将文档存储到向量存储
docsearch = SingleStoreDB.from_documents(
    docs,
    embeddings,
    table_name="notebook",  # 自定义表名称
)

# 创建检索器
retriever = docsearch.as_retriever(search_kwargs={"k": 2})

代码示例

以下示例展示了如何使用检索器进行查询，并输出查询结果。

# 进行查询
result = retriever.invoke("What did the president say about Ketanji Brown Jackson")

# 输出结果
print(result)

常见问题和解决方案

  • 网络访问限制：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用 API 代理服务来提高访问稳定性。
  • 性能优化：当文档量较大时，需注意数据库的性能调优，可通过增加索引或分片等方式优化查询性能。

总结和进一步学习资源

通过本文的介绍，我们了解到 SingleStoreDB 在 AI 应用中作为高效向量存储的优势。为了深入学习，可以参考以下资源：

参考资料

  1. SingleStoreDB Vector Functions
  2. OpenAI API Documentation

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