【腾讯云云上实验室】用向量数据库——实现高效文本检索功能

2023-11-27 13:52
文章标签 实现 高效 功能 数据库 腾讯 向量 实验室 文本检索

本文主要是介绍【腾讯云云上实验室】用向量数据库——实现高效文本检索功能，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

文章目录

  • 前言
  • Tencent Cloud VectorDB 简介
  • Tencent Cloud VectorDB 使用实战
    • 申请腾讯云向量数据库
    • 腾讯云向量数据库使用步骤
    • 腾讯云向量数据库实现文本检索
  • 结论和建议

前言

想必各位开发者一定使用过关系型数据库MySQL去存储我们的项目的数据，也有部分人使用过非关系型数据库Redis去存储我们的一些热点数据作为缓存，提高我们系统的响应速度，减小我们MySQL的压力。那么你有听说过向量数据库吗？知道向量数据库是用来做什么的吗？

向量数据库用来存储非结构化数据，例如，文档，图片，视频，音频和纯文本等，在保证1%信息完整的情况下，通过向量嵌入函数来精准描写非结构化数据的特征，从而提供查询、删除、修改、元数据过滤等操作。而像Mysql这样传统的数据库根本无法完成这些操作。而腾讯云向量数据库(Tencent Cloud VectorDB) 是一款专为存储、检索和分析多维向量数据而设计的全托管式企业级分布式数据库服务，就让我们一起来学习一起吧！

Tencent Cloud VectorDB 简介

向量数据库是一种创新性的数据存储系统，其独特之处在于采用高维向量来表示数据的特征或属性。这些高维向量的维度数量范围广泛，从几十到几千，具体取决于数据的复杂性和细致程度。与此同时，该数据库集成了CRUD操作、元数据过滤和水平扩展等多项功能。这些向量通常是通过对原始数据（例如文本、图像、音频、视频等）应用某种变换或嵌入函数来生成的。这些嵌入函数可能基于各种方法，包括机器学习模型、词嵌入和特征提取算法等。
在这里插入图片描述

向量数据库利用嵌入模型将数据转化为高维向量后，这些向量被存储在数据库中。在用户进行查询时，系统将用户提出的问题转换成高维向量，通过在数据库中计算高维空间中两个向量的距离，迅速检索出最相似的向量，并将相应的数据返回给用户。
向量数据库的显著优势在于其能够通过向量距离或相似性进行快速、准确的相似性搜索和检索。这使得用户能够根据语义或上下文含义查找最相关的数据，而不受传统数据库中基于精确匹配或预定义标准的限制。

该数据库将向量嵌入巧妙地整合在一起，使得我们能够比较任何向量与搜索查询的向量或其他向量之间的相似度。同时，它还支持CRUD操作和元数据过滤。通过将传统数据库功能与搜索和比较向量的能力相结合，向量数据库成为一个极具威力的工具。其在相似性搜索方面表现出色，通常被称为“向量搜索”技术。

腾讯云向量数据库(Tencent Cloud VectorDB) 是一款专为存储、检索和分析多维向量数据而设计的全托管式企业级分布式数据库服务。其独特之处在于支持多种索引类型和相似度计算方法，拥有卓越的性能优势，包括高QPS（每秒查询率）、毫秒级查询延迟，以及单索引支持数亿级向量数据规模。通过简单易用的可视化界面，用户可以快速创建数据库实例，进行数据操作，执行查询操作，并配置嵌入式数据转换，提供更广泛的数据处理能力。该数据库适用于多种场景，如构建大型知识库、推荐系统、智能问答系统以及文本/图像检索任务，为企业提供了强大的工具，助力各种应用场景下的高效数据管理和智能应用实现。
在这里插入图片描述
腾讯云向量数据库 Tencent Cloud VectorDB 基于腾讯集团每日处理千亿次检索的向量引擎 OLAMA，底层采用 Raft 分布式存储，通过 Master 节点进行集群管理和调度，实现系统的高效运行。同时，腾讯云向量数据库支持设置多分片和多副本，进一步提升了负载均衡能力，使得向量数据库能够在处理海量向量数据的同时，实现高性能、高可扩展性和高容灾能力。
在这里插入图片描述

Tencent Cloud VectorDB 使用实战

申请腾讯云向量数据库

点击下面的链接或者腾讯云搜索向量数据库，可用微信进行扫码实名认证登录，腾讯云向量数据库免费实例领取链接：点击申请
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
以上我们就申请好了腾讯云向量数据库，然后我们可以进行一些实操。

腾讯云向量数据库使用步骤

领取资源后可创建一个向量数据库，点击新建
在这里插入图片描述
默认没有网络和安全组，请点击新建私用网络和自定义安全组进行新建
在这里插入图片描述
下面是创建私有网络
在这里插入图片描述
下面是创建安全组
在这里插入图片描述
创建向量数据库后需要开启外网访问才可登录并远程控制
在这里插入图片描述
账号名为root 密码为向量数据库实例中复制API 密钥
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
点击新建数据库
在这里插入图片描述
有两种模式：一种是不开启embedding ，一种是开启embedding
在这里插入图片描述
创建了两个数据库一个时一种是开启embedding ，一种是不开启embedding，分别是test_1和test_2 表
在这里插入图片描述

{"database": "gwx_vector","collection": "test_1","buildIndex": true,"documents": [
{"id": "0001","types": "基础数学","infos": "1+1=2","text":"小学生数学课程"},{"id": "0002","types": "初中数学","infos": "x+y=22","text":"初中生学习课程"},{"id": "0003","types": "高中数学","infos": "f(x)","text":"高中生学习课程"}]
}

将上面的代码分别放入test_1进行数据操作然后执行，可在精准查询和相似度查询对向量数据库里面的数据进行检索

腾讯云向量数据库实现文本检索

文本检索任务是指在大规模文本数据库中搜索出与指定图像最相似的结果，在检索时使用到的文本特征可以存储在向量数据库中，通过高性能的索引存储实现高效的相似度计算，进而返回和检索内容相匹配的文本结果。
在这里插入图片描述
如果想用IDE 通腾讯向量数据库进行开发则可通过python 或java 开发，下面用python 进行演示
环境依赖安装：

	pip install tcvectordb

或者通过 https://github.com/Tencent/vectordatabase-sdk-python 链接源码安装

首先在腾讯云上面购买向量数据库服务器后，在本地创建VectorDBClient，一个向量数据库的客户端对象，用于与向量数据库服务器连接并进行数据交互。
具体代码如下：

import tcvectordb
from tcvectordb.model.enum import FieldType, IndexType, MetricType, ReadConsistency#create a database client object
client = tcvectordb.VectorDBClient(url='http://10.0.X.X', username='root', key='eC4bLRy2va******************************', read_consistency=ReadConsistency.EVENTUAL_CONSISTENCY, timeout=30)

然后创建数据库，并查询集群中所有的向量数据库。

read_consistency=ReadConsistency.EVENTUAL_CONSISTENCY, timeout=30)
# 创建数据库
client.create_database('db-test')
client.create_database('db_test0')
client.create_database('db_test1')
# list databases
db_list = client.list_databases()for db in db_list:print(db.database_name)

下面写入原始文本数据：

import tcvectordb
from tcvectordb.model.collection import Embedding, UpdateQuery
from tcvectordb.model.document import Document, Filter, SearchParams
from tcvectordb.model.enum import FieldType, IndexType, MetricType, EmbeddingModel
from tcvectordb.model.index import Index, VectorIndex, FilterIndex, HNSWParams, IVFFLATParams
from tcvectordb.model.enum import FieldType, IndexType, MetricType, ReadConsistency
#create a database client object
client = tcvectordb.VectorDBClient(url='http://10.0.X.X', username='root', key='eC4bLRy2va******************************', read_consistency=ReadConsistency.EVENTUAL_CONSISTENCY, timeout=30)
# 指定写入原始文本的数据库与集合
db = client.database('db-test')
coll = db.collection('book-emb')
# 写入数据。
# 参数 build_index 为 True,指写入数据同时重新创建索引。
res = coll.upsert(
documents=[
Document(id='0001', text="话说天下大势，分久必合，合久必分。", author='罗贯中', bookName='三国演义', page=21),
Document(id='0002', text="混沌未分天地乱，茫茫渺渺无人间。", author='吴承恩', bookName='西游记', page=22),
Document(id='0003', text="甄士隐梦幻识通灵，贾雨村风尘怀闺秀。", author='曹雪芹', bookName='红楼梦', page=23) 
],
build_index=True
)

下面进行查询
1、基于精确匹配的查询方式：query() 用于精确查找与查询条件完全匹配的向量，具体支持如下功能。
支持根据主键 id（Document ID），搭配自定义的标量字段的 Filter 表达式一并检索。
支持指定查询起始位置 offset 和返回数量 limit，实现数据 SCAN 能力。

#create a database client object
client = tcvectordb.VectorDBClient(url='http://10.0.X.X', username='root', key='eC4bLRy2va******************************', read_consistency=ReadConsistency.EVENTUAL_CONSISTENCY, timeout=30)
db = client.database('db-test')
coll = db.collection('book-vector')
# Set filter
filter_param=Filter(Filter.In("bookName",["三国演义", "西游记"]))
# query 
doc_list = coll.query(document_ids=['0001','0002','0003'], retrieve_vector=True, filter=filter_param, limit=3, offset=0, output_fields=['bookName','author'])
for doc in doc_list:
print(doc)

2、基于相似度匹配的查询方式:search()接口用于查找与给定查询向量相似的文档，返回指定的 Top K 个最相似的文档，并支持搭配自定义的标量字段的 Filter 表达式一并进行相似度检索。

doc_lists = coll.search(
vectors=[[0.3123, 0.43, 0.213],[0.315, 0.4, 0.216],[0.40, 0.38, 0.26]],
filter=Filter(Filter.In("bookName",["三国演义", "西游记"])),
params=SearchParams(ef=200),
retrieve_vector=True,
limit=3,
output_fields=['bookName','author']
) 
for i, docs in enumerate(doc_lists):
print(i)
for doc in docs:
print(doc)

更新数据代码如下

#create a database client object
client = tcvectordb.VectorDBClient(url='http://10.0.X.X', username='root', key='eC4bLRy2va******************************', read_consistency=ReadConsistency.EVENTUAL_CONSISTENCY, timeout=30)
# 指定需更新文档所属的数据库
db = client.database('db-test')
# 指定集合
coll = db.collection('book-vector')
#设置需更新的字段，或增加新的字段
update_doc = Document(vector=[0.2123, 0.290, 0.213], page=30, test_new_field="new field value")
# 对满足查询条件的 Document 更新字段
coll.update(data=update_doc, document_ids=['0001','0002','0003'], filter=Filter(Filter.In("bookName",["三国演义", "西游记"])))
# 更新之后，确认字段已更新
doc_list = coll.query(document_ids=['0001','0002'], retrieve_vector=True, limit=3)
# 输出确认结果
for doc in doc_list:
print(doc)

注意：
1、VectorDBClient 中的 url 和 key 填写成自己申请的向量数据库的哦（key就是秘钥）
2、read_consistency :设置读一致性,是非必填参数，默认取值EVENTUAL_CONSISTENCY，可取值如下：

  • ReadConsistency.STRONG_CONSISTENCY：强一致性。
  • ReadConsistency.EVENTUAL_CONSISTENCY：最终一致性。

结论和建议

整体使用腾讯云向量数据下来，我觉得腾讯数据库是一个非常棒的产品，即使你是一个小白，你也可以很快的入手，因为它的文档 产品文档 是非常详细的
在这里插入图片描述
它能够带你快速入门，文档基本覆盖了你所有可能遇到的问题，而且在实战使用过程中它的速度也是非常快的，完全可以满足企业的要求，有这方面需要的伙伴可以快速入手了。

选择一款合适的向量数据库是一件非常重要的事，不仅要考虑成本而且还要考虑效率等方面，腾讯云向量数据库用于大模型预训练数据的分类、去重和清洗相比传统方式可以实现10倍效率的提升，如果将腾讯云向量数据库作为外部知识库用于模型推理，则可以将成本降低2-4个数量级。所以我觉得不管是个人还是企业腾讯云向量数据库都是我们的第一选择。比如企业原先接入一个大模型需要花1个月左右时间，使用腾讯云向量数据库后，3天时间即可完成，极大降低了企业的接入成本。

目前腾讯云向量数据库只支持文本向量化写入，但对图片这些非结构化数据暂时不支持，浅浅的期待一波，等上线后，俺第一个使用。
在这里插入图片描述

这篇关于【腾讯云云上实验室】用向量数据库——实现高效文本检索功能的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/427800。

相关文章

C#实现系统信息监控与获取功能

C#实现系统信息监控与获取功能

《C#实现系统信息监控与获取功能》在C#开发的众多应用场景中,获取系统信息以及监控用户操作有着广泛的用途,比如在系统性能优化工具中,需要实时读取CPU、GPU资源信息,本文将详细介绍如何使用C#来实现... 目录前言一、C# 监控键盘1. 原理与实现思路2. 代码实现二、读取 CPU、GPU 资源信息1.
阅读更多...
SpringBoot实现动态插拔的AOP的完整案例

SpringBoot实现动态插拔的AOP的完整案例

《SpringBoot实现动态插拔的AOP的完整案例》在现代软件开发中,面向切面编程（AOP）是一种非常重要的技术,能够有效实现日志记录、安全控制、性能监控等横切关注点的分离,在传统的AOP实现中,切... 目录引言一、AOP 概述1.1 什么是 AOP1.2 AOP 的典型应用场景1.3 为什么需要动态插
阅读更多...
Oracle查询优化之高效实现仅查询前10条记录的方法与实践

Oracle查询优化之高效实现仅查询前10条记录的方法与实践

《Oracle查询优化之高效实现仅查询前10条记录的方法与实践》：本文主要介绍Oracle查询优化之高效实现仅查询前10条记录的相关资料,包括使用ROWNUM、ROW_NUMBER()函数、FET... 目录1. 使用 ROWNUM 查询2. 使用 ROW_NUMBER() 函数3. 使用 FETCH FI
阅读更多...
Python脚本实现自动删除C盘临时文件夹

Python脚本实现自动删除C盘临时文件夹

《Python脚本实现自动删除C盘临时文件夹》在日常使用电脑的过程中,临时文件夹往往会积累大量的无用数据,占用宝贵的磁盘空间,下面我们就来看看Python如何通过脚本实现自动删除C盘临时文件夹吧... 目录一、准备工作二、python脚本编写三、脚本解析四、运行脚本五、案例演示六、注意事项七、总结在日常使用
阅读更多...
Java实现Excel与HTML互转

Java实现Excel与HTML互转

《Java实现Excel与HTML互转》Excel是一种电子表格格式,而HTM则是一种用于创建网页的标记语言,虽然两者在用途上存在差异,但有时我们需要将数据从一种格式转换为另一种格式,下面我们就来看看... Excel是一种电子表格格式，广泛用于数据处理和分析，而HTM则是一种用于创建网页的标记语言。虽然两
阅读更多...
Java中Springboot集成Kafka实现消息发送和接收功能

Java中Springboot集成Kafka实现消息发送和接收功能

《Java中Springboot集成Kafka实现消息发送和接收功能》Kafka是一个高吞吐量的分布式发布-订阅消息系统,主要用于处理大规模数据流,它由生产者、消费者、主题、分区和代理等组件构成,Ka... 目录一、Kafka 简介二、Kafka 功能三、POM依赖四、配置文件五、生产者六、消费者一、Kaf
阅读更多...
数据库oracle用户密码过期查询及解决方案

数据库oracle用户密码过期查询及解决方案

《数据库oracle用户密码过期查询及解决方案》：本文主要介绍如何处理ORACLE数据库用户密码过期和修改密码期限的问题,包括创建用户、赋予权限、修改密码、解锁用户和设置密码期限,文中通过代码介绍... 目录前言一、创建用户、赋予权限、修改密码、解锁用户和设置期限二、查询用户密码期限和过期后的修改1.查询用
阅读更多...
在C#中获取端口号与系统信息的高效实践

在C#中获取端口号与系统信息的高效实践

《在C#中获取端口号与系统信息的高效实践》在现代软件开发中,尤其是系统管理、运维、监控和性能优化等场景中,了解计算机硬件和网络的状态至关重要,C#作为一种广泛应用的编程语言,提供了丰富的API来帮助开... 目录引言1. 获取端口号信息1.1 获取活动的 TCP 和 UDP 连接说明：应用场景：2. 获取硬
阅读更多...
mysql数据库分区的使用

mysql数据库分区的使用

《mysql数据库分区的使用》MySQL分区技术通过将大表分割成多个较小片段,提高查询性能、管理效率和数据存储效率,本文就来介绍一下mysql数据库分区的使用,感兴趣的可以了解一下... 目录【一】分区的基本概念【1】物理存储与逻辑分割【2】查询性能提升【3】数据管理与维护【4】扩展性与并行处理【二】分区的
阅读更多...
使用Python实现在Word中添加或删除超链接

使用Python实现在Word中添加或删除超链接

《使用Python实现在Word中添加或删除超链接》在Word文档中,超链接是一种将文本或图像连接到其他文档、网页或同一文档中不同部分的功能,本文将为大家介绍一下Python如何实现在Word中添加或... 在Word文档中，超链接是一种将文本或图像连接到其他文档、网页或同一文档中不同部分的功能。通过添加超
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2