前言

如果說Python是跟隨我的步伐學(xué)習(xí)的話，我覺得我在日常開發(fā)方面已經(jīng)沒有太大的問題了。然而，由于我沒有Python開發(fā)經(jīng)驗，我思考著應(yīng)該寫些什么內(nèi)容。我回想起學(xué)習(xí)Java時的學(xué)習(xí)路線，直接操作數(shù)據(jù)庫是其中一項重要內(nèi)容，無論使用哪種編程語言，與數(shù)據(jù)庫的交互都是不可避免的。然而，直接操作MySQL數(shù)據(jù)庫似乎缺乏趣味性，畢竟每天都在寫SQL語句。突然我想到了我之前寫過的一系列私人知識庫文章，于是我想到了向量數(shù)據(jù)庫，畢竟這是當前非常熱門的技術(shù)之一。

如果AI離開了向量數(shù)據(jù)庫，就好像失去了靈魂一樣。市面上有很多向量數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，我選擇了最近騰訊推出的向量數(shù)據(jù)庫，并且我還有一張免費試用卡，趁著還沒過期，我決定寫一些相關(guān)文章。而且我看了一下，這個數(shù)據(jù)庫對于新手來說非常友好，因為它有可視化界面。對于一個新手來說，能夠看到實際效果是最客觀的。就像當初學(xué)習(xí)SQL時，如果沒有Navicat這個可視化工具，就會感覺力不從心一樣。

向量數(shù)據(jù)庫

向量數(shù)據(jù)庫具有將復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為多維邏輯坐標值的能力，簡而言之，它可以將我們所了解的所有事物轉(zhuǎn)化為可計算的數(shù)字。一旦數(shù)據(jù)進入數(shù)學(xué)領(lǐng)域，我們就能夠?qū)ζ溥M行計算。此外，向量數(shù)據(jù)庫還可以作為一個外部知識庫，為大型模型提供最新、最全面的信息，以應(yīng)對需要及時回答的問題。同時，它也能夠賦予大型語言模型長期記憶的能力，避免在對話過程中產(chǎn)生"斷片"的情況?？梢哉f，向量數(shù)據(jù)庫是大型語言模型的最佳合作伙伴。

如果你對任何內(nèi)容有任何疑問，請看以下官方文檔鏈接查看更多信息：

https://d7e.jb51.net//202401/tools/1113tusoutuanli.rar

雖然這是官方的文檔，里面存在許多錯誤，我已經(jīng)積極提供了反饋，但可惜沒有得到有效處理。盡管如此，這并不會妨礙我們的閱讀。文檔最后還有一個官方的案例代碼倉庫，對于有興趣的同學(xué)可以直接滑動到最后進行查閱。不過，對于新手而言，可能并不太友好，原因在于代碼量較大，很難一下子消化。就好比剛學(xué)習(xí)Java的時候，要看別人的業(yè)務(wù)邏輯一樣，即使有大量注釋，也會感到吃力。

建立數(shù)據(jù)庫連接

領(lǐng)取完畢后，你需要創(chuàng)建一個新的免費示例，這個過程不難，大家都會。成功之后，你需要開啟外網(wǎng)訪問，否則無法進行本地的測試和聯(lián)調(diào)。在開啟外網(wǎng)訪問時，需要將外網(wǎng)白名單ip設(shè)置為0.0.0.0/0，這將接受所有IP的請求。

好的，接下來我們需要獲取數(shù)據(jù)庫的登錄名和密碼。這些信息將用于連接和管理數(shù)據(jù)庫。

創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫

import tcvectordb
from tcvectordb.model.enum import FieldType, IndexType, MetricType, ReadConsistency

#create a database client object
client = tcvectordb.VectorDBClient(url='http://*******', username='root', key='1*******', read_consistency=ReadConsistency.EVENTUAL_CONSISTENCY, timeout=30)
# create a database
db = client.create_database(database_name='db-xiaoyu')

print(db.database_name)

# list databases
db_list = client.list_databases()
for db in db_list:
         print(db.database_name)

好的，我們現(xiàn)在開始替換所需的內(nèi)容，完成數(shù)據(jù)庫的創(chuàng)建。一旦數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建完成，我們還需要創(chuàng)建集合，而不是傳統(tǒng)的表，因為在向量數(shù)據(jù)庫中，它們被稱為集合。因此，我們接下來要創(chuàng)建集合。

創(chuàng)建集合

創(chuàng)建集合和創(chuàng)建表的過程類似，但前提是集合需要存儲向量，而表用于存儲數(shù)據(jù)。在這里，我們選擇使用集成了embedding的集合。如果不使用集成的embedding，你需要使用其他embedding模型來輸出向量，然后將其輸入到集合中進行存儲。除非你想手動輸入向量值，否則這是必要的。

設(shè)計索引（不是設(shè)計 Collection 的結(jié)構(gòu)）

在使用向量對應(yīng)的文本字段時，不建議建立索引。這樣做會占用大量內(nèi)存資源，而且沒有實際作用。除了向量對應(yīng)的文本字段外，如果需要進行業(yè)務(wù)過濾，也就是在查詢時需要使用where條件，那么必須單獨為這個條件字段定義一個索引。也就是說，你需要用哪個字段進行過濾，就必須為該字段定義一個索引。向量數(shù)據(jù)庫支持動態(tài)模式（Schema），在寫入數(shù)據(jù)時可以寫入任意字段，無需提前定義，類似于MongoDB。目前，主鍵id和向量字段vector是固定且必需的，字段名稱也必須一致，否則會報錯。

在之前講解私人知識庫的時候，我會單獨引入其他embedding模型，因為向量數(shù)據(jù)庫沒有繼承這些模型。不過，騰訊已經(jīng)將embedding模型集成在了他們的系統(tǒng)中，這樣就不需要來回尋找模型了。需要注意的是，為了確保一致性，你選擇的embedding模型后面的vector字段要設(shè)置為768維。

db = client.database('db-xiaoyu')
# -- index config
index = Index(
    FilterIndex(name='id', field_type=FieldType.String, index_type=IndexType.PRIMARY_KEY),
    VectorIndex(name='vector', dimension=768, index_type=IndexType.HNSW,
                metric_type=MetricType.COSINE, params=HNSWParams(m=16, efconstruction=200)),
    FilterIndex(name='author', field_type=FieldType.String, index_type=IndexType.FILTER),
    FilterIndex(name='bookName', field_type=FieldType.String, index_type=IndexType.FILTER)
)

# Embedding config
ebd = Embedding(vector_field='vector', field='text', model=EmbeddingModel.BGE_BASE_ZH)

# create a collection
coll = db.create_collection(
    name='book-xiaoyu',
    shard=1,
    replicas=0,
    description='this is a collection of test embedding',
    embedding=ebd,
    index=index
)
print(vars(coll))

我們已經(jīng)成功創(chuàng)建了數(shù)據(jù)庫和集合，并且現(xiàn)在讓我們來看一下它們的結(jié)構(gòu)。實際上，它們的原理與MySQL和其他數(shù)據(jù)庫相似，只是存儲的內(nèi)容和術(shù)語發(fā)生了變化。我們可以將其視為數(shù)據(jù)庫操作。

插入/替換數(shù)據(jù)

當插入數(shù)據(jù)時，如果集合中已經(jīng)存在具有相同ID的文檔，則會刪除原始文檔并插入新的文檔數(shù)據(jù)。需要注意的是，很多字段我們都沒有指定，例如page、text等。你可以繼續(xù)添加這些字段，因為它們類似于MongoDB。但請注意，text字段必須與你在配置embedding時指定的字段相同，否則無法將其轉(zhuǎn)換為向量。

coll = db.collection('book-emb')
# 寫入數(shù)據(jù)。
# 參數(shù) build_index 為 True,指寫入數(shù)據(jù)同時重新創(chuàng)建索引。
res = coll.upsert(
            documents=[
                Document(id='0001', text="話說天下大勢，分久必合，合久必分。", author='羅貫中', bookName='三國演義', page=21),
                Document(id='0002', text="混沌未分天地亂，茫茫渺渺無人間。", author='吳承恩', bookName='西游記', page=22),
                Document(id='0003', text="甄士隱夢幻識通靈，賈雨村風(fēng)塵懷閨秀。", author='曹雪芹', bookName='紅樓夢', page=23)  
            ],
            build_index=True
        )

當我們完成數(shù)據(jù)插入后，我們可以立即執(zhí)行查詢操作。但請注意，如果你將 “build_index” 字段設(shè)置為 “false”，即使插入成功，查詢時也無法檢索到數(shù)據(jù)。因此，如果要立即生效并能查詢到數(shù)據(jù)，你必須將其設(shè)置為 “true”。這個是重建索引的過程

查詢數(shù)據(jù)

這里的查詢可以分為精確查詢和相似度查詢兩種。精確查詢是指除了向量字段外的其他字段查詢條件都是精確匹配的。由于我們在建立索引時已經(jīng)對作者（author）和書名（bookName）建立了索引，所以我們可以直接對它們進行數(shù)據(jù)過濾，但是我不會在這里演示?，F(xiàn)在我將演示一下模糊查詢，即對向量字段匹配后的結(jié)果進行查詢，并同時加上過濾條件。

doc_lists = coll.searchByText(
                 embeddingItems=['天下大勢，分久必合，合久必分'],
                 filter=Filter(Filter.In("bookName", ["三國演義", "西游記"])),
                 params=SearchParams(ef=200),
                 limit=3,
                 retrieve_vector=False, # 不返回向量
                 output_fields=['bookName','author']
             )
# printf
for i, docs in enumerate(doc_lists.get("documents")):
                for doc in docs:
                        print(doc)

除了上面提到的Python的寫法，我們還可以通過界面來進行精確查詢。只需要在界面中填寫where后的條件即可。

要進行模糊查詢，可以直接使用text文字進行查詢，或者定義過濾字段來進行查詢優(yōu)化。

總結(jié)

剩下的刪除數(shù)據(jù)這部分我就不演示了。今天先跟向量數(shù)據(jù)庫熟悉一下界面操作，感覺就像在使用Kibana查詢ES數(shù)據(jù)一樣。不知道你們有沒有類似的感覺。好了，今天我們先只關(guān)注文本操作，下一期我會嘗試處理圖像或者視頻數(shù)據(jù)?？偟膩碚f，相比Java，Python的SDK使用起來更加舒適。如果你曾經(jīng)使用過Java SDK與平臺接口對接，就會發(fā)現(xiàn)Python SDK上手更快。

以上就是Java開發(fā)快速進修Python指南之向量數(shù)據(jù)庫文本搜索的詳細內(nèi)容，更多關(guān)于Python向量數(shù)據(jù)庫文本搜索的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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