使用SingleStoreDB进行高效的文本相似性检索引言在现代AI应用中，文本相似性匹配成为了一个重要的需求，而高性

引言

在现代AI应用中，文本相似性匹配成为了一个重要的需求，而高性能的数据库对于处理大规模数据尤为关键。SingleStoreDB作为一个高性能的分布式SQL数据库，提供了矢量存储和矢量函数（包括点积和欧几里得距离），从而支持AI应用所需的文本相似性匹配。本文将介绍如何使用SingleStoreDB创建一个检索器，以实现高效的文本相似性查询。

主要内容

1. 初始化环境

在开始之前，请确保您的环境已经安装了singlestoredb Python连接器。如果尚未安装，您可以通过以下命令安装：

%pip install --upgrade --quiet singlestoredb

2. 加载和预处理文档

为了使用SingleStoreDB进行文本相似性检索，我们需要首先加载并预处理文档。可以使用TextLoader来加载文本文件，并利用CharacterTextSplitter进行文本拆分。

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

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)

3. 创建矢量存储

我们使用OpenAIEmbeddings来生成文档的嵌入表示，并通过SingleStoreDB来存储这些嵌入。

from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

embeddings = OpenAIEmbeddings()

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

# 将文档加载到矢量存储
from langchain_community.vectorstores import SingleStoreDB

docsearch = SingleStoreDB.from_documents(
    docs,
    embeddings,
    table_name="notebook",  # 使用自定义名称的表
)

4. 创建检索器

通过矢量存储创建一个检索器，设置k=2表示我们希望检索到两个最相似的文档。

retriever = docsearch.as_retriever(search_kwargs={"k": 2})

代码示例

以下是一个完整的示例代码：

import getpass
import os
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import SingleStoreDB
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

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

# 加载并处理文档
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)

# 生成嵌入并存储
embeddings = OpenAIEmbeddings()
os.environ["SINGLESTOREDB_URL"] = "root:pass@localhost:3306/db"  # 使用API代理服务提高访问稳定性
docsearch = SingleStoreDB.from_documents(
    docs,
    embeddings,
    table_name="notebook",
)

# 创建和使用检索器
retriever = docsearch.as_retriever(search_kwargs={"k": 2})
result = retriever.invoke("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，可能会遇到API访问不稳定的问题。建议使用API代理服务来提高访问的稳定性。

2. 数据库连接失败

检查数据库的连接URL是否正确，包括用户名、密码、主机地址和数据库名称。确保数据库服务已启动。

总结和进一步学习资源

通过本文，我们了解了如何使用SingleStoreDB进行高效的文本相似性检索，涉及到文档的加载、处理、嵌入生成以及存储到矢量数据库中。读者可以参考以下资源以获取更多信息：

参考资料

SingleStoreDB: www.singlestore.com
Langchain: python.langchain.com
OpenAI: beta.openai.com

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