探索Xata：利用LangChain与OpenAI实现向量存储和相似性搜索探索Xata：利用LangChain与Open

探索Xata：利用LangChain与OpenAI实现向量存储和相似性搜索

引言

在现代数据驱动的应用中，处理数据的方式至关重要。Xata 是一个无服务器的数据平台，基于 PostgreSQL，支持向量存储和相似性搜索。本文将引导你如何结合使用 Xata 和 LangChain，利用 OpenAI 的嵌入向量功能，实现高效的数据查询和管理。

主要内容

1. 环境设置

要开始使用 Xata 作为向量存储，我们首先需要设置环境，包括创建数据库和表格。

在 Xata UI 中创建数据库和表格：
- 创建一个名为 langchain 的数据库。
- 创建一个名为 vectors 的表格，并添加以下字段：
  - content 类型为 “Text”，用于存储 Document.pageContent 值。
  - embedding 类型为 “Vector”，使用你计划使用的模型的维度（例如，OpenAI 嵌入向量为 1536 维）。
  - source 类型为 “Text”，用于存储元数据。
  - 其他元数据字段根据需要添加。

2. 安装依赖

%pip install --upgrade --quiet xata langchain-openai langchain-community tiktoken langchain

3. 配置 API 密钥

import getpass
import os

# 设置 OpenAI 的 API 密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")

# 设置 Xata 的环境变量
api_key = getpass.getpass("Xata API key: ")
db_url = input("Xata database URL (copy it from your DB settings): ")

4. 创建 Xata 向量存储

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores.xata import XataVectorStore
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

# 导入测试数据集
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)

embeddings = OpenAIEmbeddings()

# 创建 Xata 向量存储
vector_store = XataVectorStore.from_documents(
    docs, embeddings, api_key=api_key, db_url=db_url, table_name="vectors"  # 使用API代理服务提高访问稳定性
)

代码示例

相似性搜索

query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
found_docs = vector_store.similarity_search(query)
print(found_docs)

带分数的相似性搜索

query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
result = vector_store.similarity_search_with_score(query)
for doc, score in result:
    print(f"document={doc}, score={score}")

常见问题和解决方案

API 访问不稳定：在某些地区，访问 Xata 的 API 可能不稳定。建议使用 API 代理服务以提高访问的稳定性。
模型维度不匹配：确保 embedding 字段的维度与所使用的模型相匹配，否则可能导致存储或查询失败。

总结和进一步学习资源

以上内容展示了如何使用 Xata 作为向量存储，并结合 LangChain 和 OpenAI 的嵌入向量实现复杂的数据查询。有关更深入的指导，可以参考以下资源：

参考资料

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