[如何使用Atlas平台处理大规模非结构化数据集]

tangtang123
87 阅读3分钟

如何使用Atlas平台处理大规模非结构化数据集

引言

在数据科学领域，处理大规模非结构化数据集是一个常见且富有挑战性的任务。Nomic的Atlas平台提供了一个强大的工具，使任何人都能在浏览器中可视化、搜索和共享大规模数据集。本篇文章将介绍如何使用Atlas平台处理非结构化数据集，并提供详细的代码示例来展示其强大功能。

主要内容

安装必要的包

首先，我们需要安装一些必要的包来支持Atlas平台的功能。这包括langchain-community、spacy和nomic等。以下是在Jupyter Notebook中安装这些包的命令：

%pip install --upgrade --quiet langchain-community
%pip install --upgrade --quiet spacy
!python3 -m spacy download en_core_web_sm
%pip install --upgrade --quiet nomic

加载必要的包

接下来，我们加载需要使用的包和模块：

import time
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import AtlasDB
from langchain_text_splitters import SpacyTextSplitter

准备数据

在这一步，我们会加载文本数据并将其分割为更小的段落。这里使用Spacy的文本分割器将文本分割成段落：

loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = SpacyTextSplitter(separator="|")
texts = []
for doc in text_splitter.split_documents(documents):
    texts.extend(doc.page_content.split("|"))
texts = [e.strip() for e in texts]

使用Nomic的Atlas平台映射数据

现在我们创建一个AtlasDB对象并将文本数据映射到Nomic的Atlas平台：

ATLAS_TEST_API_KEY = "7xDPkYXSYDc1_ErdTPIcoAR9RNd8YDlkS3nVNXcVoIMZ6"

db = AtlasDB.from_texts(
    texts=texts,
    name="test_index_" + str(time.time()),  # 唯一的向量存储名称
    description="test_index",  # 向量存储的描述
    api_key=ATLAS_TEST_API_KEY,
    index_kwargs={"build_topic_model": True},
)

db.project.wait_for_project_lock()
db.project

此代码将文本数据上传并映射到Nomic的Atlas平台，使我们可以可视化并进一步分析这些数据。

查看映射结果

下面是本文使用的代码生成的映射结果。您可以通过以下链接查看：

点击查看映射结果

代码示例

完整的代码示例如下：

%pip install --upgrade --quiet langchain-community
%pip install --upgrade --quiet spacy
!python3 -m spacy download en_core_web_sm
%pip install --upgrade --quiet nomic

import time
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import AtlasDB
from langchain_text_splitters import SpacyTextSplitter

ATLAS_TEST_API_KEY = "7xDPkYXSYDc1_ErdTPIcoAR9RNd8YDlkS3nVNXcVoIMZ6"

loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = SpacyTextSplitter(separator="|")
texts = []
for doc in text_splitter.split_documents(documents):
    texts.extend(doc.page_content.split("|"))
texts = [e.strip() for e in texts]

db = AtlasDB.from_texts(
    texts=texts,
    name="test_index_" + str(time.time()),  # 唯一的向量存储名称
    description="test_index",  # 向量存储的描述
    api_key=ATLAS_TEST_API_KEY,
    index_kwargs={"build_topic_model": True},
)

db.project.wait_for_project_lock()
db.project

常见问题和解决方案

  1. API访问问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。可以将此问题反馈给相关服务商，或通过自建代理解决。
  2. 数据分割不当：如果分割后的文本段落不合理，可以调整分割器的参数，或手动处理分割后的数据。

总结和进一步学习资源

通过本篇文章的介绍，您应该已经了解了如何使用Nomic的Atlas平台处理大规模非结构化数据集，并能将这些数据可视化和共享。进一步学习资源如下：

参考资料

结束语：'如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！'

---END---

avatar
文章
阅读
粉丝