深入解析Ingenimax Agent SDK中的向量存储功能

2025-06-19 05:29:10作者：卓炯娓

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)
    }
}