使用SingleStoreDB构建高效的AI检索器

在构建现代AI应用时，高效存储和检索向量数据是不可或缺的一环。SingleStoreDB是一款高性能的分布式SQL数据库，不仅支持云端和本地部署，还具备向量存储能力及相关函数（如dot_product和euclidean_distance），能够很好地支持基于向量的应用场景，如文本相似度匹配。

本文将以SingleStoreDB为核心，结合LangChain生态系统，展示如何实现一个简单但功能强大的文档检索器。

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1. 技术背景介绍

文本检索器（Retriever）是自然语言处理在AI领域中的重要应用之一。通过向量化的文本表示，可以快速计算文本间的相似度。例如，在用户查询时，通过计算查询向量与存储向量之间的距离，找到最相关的文档。

SingleStoreDB 不仅支持传统的关系型数据库功能，还额外提供了向量存储和计算功能。结合LangChain框架的向量存储接口，我们可以方便地将文档存储到数据库中，并基于相似度快速检索。

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2. 核心原理解析

下面是实现的主要流程：

1. 文档加载和预处理：
   • 使用TextLoader加载文档。
   • 通过CharacterTextSplitter对长文档进行分片。
2. 向量化处理：
   • 使用OpenAI提供的嵌入模型将每个文档分片转为向量。
3. 向量存储：
   • 将向量存储到SingleStoreDB的表中。
4. 搜索与检索：
   • 编写检索器，从数据库中查找与查询相关的文档。

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3. 代码实现演示

以下是完整的实现代码：

# 安装必要的依赖
# pip install --upgrade langchain-community singlestoredb langchain-openai

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

# Step 1: 加载文档
# 提示：确保在运行代码前准备好文本文件 `state_of_the_union.txt`
loader = TextLoader("state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()

# 使用CharacterTextSplitter将文档切分为较小的部分
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

# Step 2: 配置OpenAI Embeddings（向量化模型）
# 使用可靠的API服务
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("请输入 OpenAI API Key:")
embeddings = OpenAIEmbeddings(base_url="https://yunwu.ai/v1", api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))

# Step 3: 设置SingleStoreDB连接
# 在环境变量中配置连接URL
os.environ["SINGLESTOREDB_URL"] = "root:password@localhost:3306/my_database"  # 修改为你的实际配置

# 将文档存储到SingleStoreDB中
docsearch = SingleStoreDB.from_documents(
    docs,
    embeddings,
    table_name="document_store",  # 自定义存储表的名称
)

# 创建检索器
retriever = docsearch.as_retriever(search_kwargs={"k": 2})  # 检索最相关的2条记录

# Step 4: 搜索
# 使用检索器查询与问题最相关的文档
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson?"
results = retriever.invoke(query)

# 输出结果
for i, res in enumerate(results, 1):
    print(f"Result {i}:\n{res.page_content}\n")

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4. 应用场景分析

SingleStoreDB的向量存储功能特别适合以下场景：

1. 语义搜索：用于文档管理系统，通过自然语言语句快速查询相关文档。
2. 推荐系统：根据用户行为生成向量，将向量存储到数据库中，高效匹配推荐内容。
3. 聊天机器人：支持基于语义的问答系统，查询知识库中的相关答案。

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5. 实践建议

1. 文档切分粒度：
   • 根据实际需要调整文档的切分粒度（chunk_size）。较小的粒度有助于提高检索精度。
2. 数据库性能优化：
   • 在生产环境中，确保SingleStoreDB的表结构、索引等优化配置，以支持高并发和低延迟的检索需求。
3. API关键配置：
   • 确保OpenAI API和SingleStoreDB的配置稳定可靠，推荐使用允许国内访问的服务如https://yunwu.ai。

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