向量数据库的建立、使用方式、原理及应用：
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向量数据库的建立：
向量数据库的核心是将文本或其他类型的数据转换为高维向量。这个过程通常包括：
a) 文本嵌入：使用预训练的语言模型（如BERT、GPT等）将文本转换为dense vector（稠密向量）。
b) 索引构建：使用高效的索引算法（如HNSW、IVF等）来组织这些向量，以便快速检索。
在本例中，Chroma DB负责了这些底层操作，使得用户可以专注于数据的添加和查询。
使用方式：
a) 添加数据：将文档和相关元数据添加到数据库中。
b) 查询：提供查询文本，数据库返回最相似的文档。
c) 过滤：可以基于元数据进行过滤，如本例中的章节过滤。
举例说明:
- 下面这段代码使用了向量数据库(Vector Database)的概念。向量数据库将文本转换为高维向量,并使用这些向量进行相似度搜索。
- HNSW(Hierarchical Navigable Small World)是用于快速最近邻搜索的算法。
- 余弦相似度用于衡量向量之间的相似程度。
- 导入相关的库
import json
from IPython.display import JSON
from unstructured_client import UnstructuredClient
from unstructured_client.models import shared
from unstructured_client.models.errors import SDKError
from unstructured.chunking.basic import chunk_elements
from unstructured.chunking.title import chunk_by_title
from unstructured.staging.base import dict_to_elements
import chromadb-
创建和重置向量数据库客户端:
client = chromadb.PersistentClient(path="chroma_tmp", settings=chromadb.Settings(allow_reset=True))
client.reset()
这里使用Chroma DB创建了一个持久化的客户端,数据存储在"chroma_tmp"目录下。allow_reset=True允许重置数据库。client.reset()重置了数据库,清除所有现有数据。
- 创建集合:
collection = client.create_collection(
name="winter_sports",
metadata={"hnsw:space": "cosine"}
)
在数据库中创建了一个名为"winter_sports"的新集合。metadata={"hnsw:space": "cosine"}指定使用余弦相似度作为向量空间的度量方式。
- 添加文档:
for element in resp.elements:
parent_id = element["metadata"].get("parent_id")
chapter = chapter_ids.get(parent_id, "")
collection.add(
documents=[element["text"]],
ids=[element["element_id"]],
metadatas=[{"chapter": chapter}]
)
这个循环遍历resp.elements中的每个元素,将其添加到集合中。每个文档都有一个唯一的ID和相关的元数据(这里是章节信息)。
- 查看集合内容:
results = collection.peek()
print(results["documents"])
peek()方法返回集合中的一些样本文档。这里打印出这些文档的内容。
- 查询集合:
result = collection.query(
query_texts=["How many players are on a team?"],
n_results=2,
where={"chapter": "ICE-HOCKEY"},
)
print(json.dumps(result, indent=2))
这里执行了一个查询,搜索与"How many players are on a team?"最相关的2个结果,并且只在"ICE-HOCKEY"章节中搜索。结果以JSON格式打印出来。
这种结构允许灵活地管理和查询大量文本数据,特别适合需要语义理解的应用场景。
为什么使用向量数据库：
a) 语义搜索：传统的关键词搜索无法捕捉语义相似性，而向量搜索可以。
b) 高效性：对于大规模数据，向量搜索比全文搜索更快。
c) 灵活性：可以搜索任何可以表示为向量的数据，不限于文本。
d) 多模态：可以结合文本、图像等多种类型的数据。
相关应用：
a) 智能问答系统
b) 推荐系统
c) 图像搜索
d) 相似文档检测
e) 异常检测
f) 聊天机器人知识库
原理深入解析：
a) 文本嵌入：
- 使用如Word2Vec、BERT等模型将词或句子映射到高维空间。
- 在这个空间中，语义相似的文本会更接近。
b) 相似度计算：
- 常用余弦相似度、欧氏距离等度量方法。
- 余弦相似度计算两个向量的夹角余弦值，值越大表示越相似。
c) 索引算法：
- HNSW（Hierarchical Navigable Small World）：
构建一个多层图结构，在搜索时可以快速缩小范围。 - IVF（Inverted File Index）：
将向量空间分割成多个单元，搜索时只需检查部分单元。
d) 近似最近邻搜索：
- 为了提高效率，通常使用近似算法而非精确搜索。
- 牺牲一定的精度来获得显著的速度提升。
e) 维度诅咒及其解决：
- 高维空间中，点与点之间的距离会变得不那么有区分度。
- 通过降维技术（如PCA）或特殊的索引结构来缓解这个问题。