[全面解读Databricks Vector Search：构建高效的向量检索引擎]

用户850429986511
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# 全面解读Databricks Vector Search：构建高效的向量检索引擎

## 引言
在数据科学的广阔领域中，向量检索正在成为处理大量数据的关键工具。Databricks Vector Search 是一种无服务器的相似性搜索引擎，它允许您在向量数据库中存储数据的向量表示及其元数据。本文将带您深入了解如何使用Databricks Vector Search创建自动更新的向量搜索索引，并通过简单的API进行查询。

## 主要内容

### 1. Databricks Vector Search概述
Databricks Vector Search 支持存储和检索数据的向量化表示，为数据分析和机器学习任务提供了强大的支持。它可以从Unity Catalog管理的Delta表中创建向量索引，并通过API查询返回最相似的向量。

### 2. 创建Databricks Vector Store Index
首先，我们需要创建一个Databricks向量存储索引，并用一些数据进行初始化。以下是需要安装的依赖包，确保安装后重启内核以加载最新的包。

```shell
%pip install --upgrade --quiet langchain-core databricks-vectorsearch langchain-openai tiktoken

3. 配置OpenAI Embeddings

我们利用OpenAI Embeddings来转化文本数据，因此需要获得OpenAI API密钥。

import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:") # Input OpenAI API Key
databricks_host = getpass.getpass("Databricks host:") # Input Databricks host
databricks_token = getpass.getpass("Databricks token:") # Input Databricks token

4. 创建向量检索客户端

配置向量检索客户端以创建向量检索端点。

from databricks.vector_search.client import VectorSearchClient
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

embeddings = OpenAIEmbeddings()
emb_dim = len(embeddings.embed_query("hello"))

vector_search_endpoint_name = "vector_search_demo_endpoint"

vsc = VectorSearchClient(
    workspace_url=databricks_host, personal_access_token=databricks_token
)
vsc.create_endpoint(name=vector_search_endpoint_name, endpoint_type="STANDARD") # 使用API代理服务提高访问稳定性

5. 初始化和描述向量索引

通过这些步骤，我们可以创建和描述我们的向量索引。

index_name = "udhay_demo.10x.demo_index"

index = vsc.create_direct_access_index(
    endpoint_name=vector_search_endpoint_name,
    index_name=index_name,
    primary_key="id",
    embedding_dimension=emb_dim,
    embedding_vector_column="text_vector",
    schema={
        "id": "string",
        "page_content": "string",
        "year": "int",
        "rating": "float",
        "genre": "string",
        "text_vector": "array<float>",
    },
)

index.describe()

6. 向量检索与自查询提取器

创建向量存储并添加文档后，我们可以使用SelfQueryRetriever来进行查询。

from langchain.chains.query_constructor.base import AttributeInfo
from langchain.retrievers.self_query.base import SelfQueryRetriever
from langchain_openai import OpenAI

metadata_field_info = [
    AttributeInfo(
        name="genre",
        description="The genre of the movie",
        type="string",
    ),
    AttributeInfo(
        name="year",
        description="The year the movie was released",
        type="integer",
    ),
    AttributeInfo(
        name="rating", description="A 1-10 rating for the movie", type="float"
    ),
]
document_content_description = "Brief summary of a movie"
llm = OpenAI(temperature=0)
retriever = SelfQueryRetriever.from_llm(
    llm, vector_store, document_content_description, metadata_field_info, verbose=True
)

retriever.invoke("What are some movies about dinosaurs")

常见问题和解决方案

  1. 访问限制问题：由于某些地区网络访问限制，使用API时可能需要配置代理服务以提高访问稳定性。
  2. 向量维度问题：确保所用嵌入的向量维度与索引定义中的维度一致。

总结和进一步学习资源

Databricks Vector Search通过其无服务器和强大的相似性搜索功能，为复杂的数据处理和分析提供了有效的工具。通过这些示例和代码，您应该能够轻松上手并进一步探索它的潜力。

参考资料

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