深入解析Ingenimax Agent SDK中的向量存储功能
什么是向量存储?
向量存储是现代AI应用中的核心组件,它能够高效地存储和检索文本的向量表示(embeddings)。在Ingenimax Agent SDK中,向量存储模块为开发者提供了简单易用的接口,帮助构建基于语义搜索的应用。
向量存储的工作原理
向量存储的核心是将文本内容转换为高维向量空间中的点,这些向量能够捕捉文本的语义信息。当执行搜索时,系统会比较查询向量与存储向量的相似度(通常使用余弦相似度),返回最相关的结果。
SDK支持的向量存储类型
Ingenimax Agent SDK目前支持两种主流的向量存储解决方案:
1. Weaviate向量存储
Weaviate是一个开源的向量搜索引擎,提供了强大的语义搜索能力。在SDK中使用Weaviate的示例代码如下:
import (
"github.com/Ingenimax/agent-sdk-go/pkg/vectorstore/weaviate"
"github.com/Ingenimax/agent-sdk-go/pkg/config"
)
func setupWeaviate() {
cfg := config.Get()
store := weaviate.New(
cfg.VectorStore.Weaviate.URL,
weaviate.WithAPIKey(cfg.VectorStore.Weaviate.APIKey),
weaviate.WithClassName("Document"),
)
// 使用store进行后续操作...
}
2. Pinecone向量存储
Pinecone是一个托管的向量数据库服务,特别适合生产环境使用。SDK集成示例如下:
import (
"github.com/Ingenimax/agent-sdk-go/pkg/vectorstore/pinecone"
"github.com/Ingenimax/agent-sdk-go/pkg/config"
)
func setupPinecone() {
cfg := config.Get()
store := pinecone.New(
cfg.VectorStore.Pinecone.APIKey,
cfg.VectorStore.Pinecone.Environment,
cfg.VectorStore.Pinecone.Index,
)
// 使用store进行后续操作...
}
核心功能详解
文档添加与管理
向向量存储中添加文档是构建搜索系统的第一步。SDK提供了简洁的接口:
docs := []interfaces.Document{
{
ID: "doc1",
Content: "人工智能是机器展示的智能",
Metadata: map[string]interface{}{
"source": "在线百科",
"language": "zh",
},
},
// 更多文档...
}
err := store.AddDocuments(context.Background(), docs)
每个文档可以包含:
- 唯一ID
- 文本内容
- 自定义元数据(用于过滤和增强搜索结果)
语义搜索功能
执行语义搜索非常简单:
results, err := store.Search(
context.Background(),
"什么是机器学习?",
interfaces.WithLimit(3), // 限制返回结果数量
interfaces.WithScoreThreshold(0.7), // 设置相似度阈值
)
搜索结果包含:
- 匹配文档的ID和内容
- 相似度分数(0-1之间)
- 原始元数据
文档检索与删除
除了搜索,SDK还提供了直接按ID检索和删除文档的功能:
// 按ID获取文档
retrievedDocs, err := store.GetDocuments(ctx, []string{"doc1", "doc2"})
// 删除文档
err := store.DeleteDocuments(ctx, []string{"doc3"})
高级功能
多租户支持
在企业应用中,经常需要支持多租户场景。SDK通过组织ID实现数据隔离:
ctx := multitenancy.WithOrgID(context.Background(), "company-abc")
err := store.AddDocuments(ctx, companyDocs) // 仅为company-abc组织添加文档
自定义向量存储实现
如果现有的存储方案不满足需求,可以实现自定义存储:
type MyVectorStore struct {
// 实现interfaces.VectorStore接口
}
func (s *MyVectorStore) AddDocuments(ctx context.Context, docs []interfaces.Document) error {
// 自定义实现
return nil
}
// 实现其他必要方法...
与嵌入模型集成
向量存储通常与嵌入模型配合使用,SDK提供了无缝集成:
embedder := openai.NewEmbedder(apiKey)
store := weaviate.New(
weaviateURL,
weaviate.WithEmbedder(embedder), // 自动处理文本到向量的转换
)
最佳实践示例
以下是一个完整的应用示例,展示如何初始化、填充和使用向量存储:
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
"github.com/Ingenimax/agent-sdk-go/pkg/config"
"github.com/Ingenimax/agent-sdk-go/pkg/embedding/openai"
"github.com/Ingenimax/agent-sdk-go/pkg/interfaces"
"github.com/Ingenimax/agent-sdk-go/pkg/vectorstore/weaviate"
)
func main() {
// 1. 初始化配置
cfg := config.Get()
// 2. 创建嵌入模型
embedder := openai.NewEmbedder(cfg.Embedding.OpenAI.APIKey)
// 3. 创建向量存储
store := weaviate.New(
cfg.VectorStore.Weaviate.URL,
weaviate.WithAPIKey(cfg.VectorStore.Weaviate.APIKey),
weaviate.WithEmbedder(embedder),
)
// 4. 准备示例数据
docs := []interfaces.Document{
{ID: "ai-101", Content: "人工智能基础概念", ...},
{ID: "ml-201", Content: "机器学习算法介绍", ...},
}
// 5. 添加文档
if err := store.AddDocuments(context.Background(), docs); err != nil {
log.Fatal("添加文档失败:", err)
}
// 6. 执行搜索
results, err := store.Search(context.Background(), "AI入门", interfaces.WithLimit(3))
if err != nil {
log.Fatal("搜索失败:", err)
}
// 7. 处理结果
for _, result := range results {
fmt.Printf("找到相关文档: %s (相似度: %.2f)\n", result.ID, result.Score)
}
}
性能优化建议
- 批量操作:尽量使用批量添加文档而非单条添加
- 合理分片:大数据集应考虑分片存储
- 元数据索引:为常用过滤字段建立索引
- 缓存策略:对高频查询结果实施缓存
常见问题解答
Q: 如何处理中文文本? A: SDK内置的嵌入模型支持多语言,包括中文。确保使用支持中文的模型(如OpenAI的text-embedding-3-large)。
Q: 向量存储有大小限制吗? A: 限制取决于具体实现,Weaviate和Pinecone都有不同的容量规划选项。
Q: 如何评估搜索质量? A: 可以通过人工评估或构建测试集计算召回率/准确率等指标。
通过Ingenimax Agent SDK的向量存储组件,开发者可以快速构建强大的语义搜索功能,而无需深入底层实现细节。无论是构建问答系统、推荐引擎还是知识管理系统,这套API都能提供坚实的基础支持。
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