[使用Azure Cosmos DB Mongo vCore进行高效向量搜索的深入指南]

# 使用Azure Cosmos DB Mongo vCore进行高效向量搜索的深入指南

## 引言

在现代应用程序中，向量搜索正在成为一种重要工具，尤其是在需要以极快速度处理大量数据的情况下。Azure Cosmos DB是一种功能强大的数据库服务，支持多种向量搜索算法，如余弦距离、欧几里得距离和内积。这篇文章将引导你如何在Azure Cosmos DB Mongo vCore 环境中使用这些算法执行向量搜索。

## 主要内容

### 1. 什么是Azure Cosmos DB Mongo vCore？

Azure Cosmos DB Mongo vCore为开发人员提供了一个完全托管的MongoDB兼容数据库服务。它允许开发人员利用他们的MongoDB经验，并通过连接到API的MongoDB vCore帐户继续使用他们最喜欢的MongoDB驱动程序和工具。

### 2. 使用OpenAI向量搜索

为了实现高效向量搜索，我们需要设置Azure OpenAI API，以便于使用OpenAIEmbeddings进行向量化。请确保设置环境变量来配置API访问。

### 3. 准备和加载文档

在开始搜索之前，我们需要将文档加载到集合中，并创建索引。我们会使用`langchain_community`包中的`TextLoader`和`CharacterTextSplitter`来加载和拆分文档。

```python
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

SOURCE_FILE_NAME = "../../how_to/state_of_the_union.txt"
loader = TextLoader(SOURCE_FILE_NAME)
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

4. 创建并使用向量索引

创建向量索引是下一步，我们将在向量商店中使用文档和OpenAIEmbeddings来索引我们的数据。

from pymongo import MongoClient
from langchain_community.vectorstores.azure_cosmos_db import AzureCosmosDBVectorSearch

client = MongoClient("YOUR_CONNECTION_STRING")  # 使用API代理服务提高访问稳定性
collection = client["DB_NAME"]["COLLECTION_NAME"]

vectorstore = AzureCosmosDBVectorSearch.from_documents(
    docs,
    openai_embeddings,
    collection=collection,
    index_name="izzy-test-index",
)

vectorstore.create_index(
    num_lists=100,
    dimensions=1536,
    similarity_algorithm=CosmosDBSimilarityType.COS,
    kind=CosmosDBVectorSearchType.VECTOR_IVF,
    m=16,
    ef_construction=64,
)

5. 执行类似查询

在索引创建之后，我们可以执行类似的查询来寻找与查询向量最相近的文档。

query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = vectorstore.similarity_search(query)

print(docs[0].page_content)

常见问题和解决方案

• 网络延迟和不稳定：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务，以提高访问稳定性。

• 数据量大导致索引效率低下：调节num_lists和dimensions等参数，以优化索引效率和搜索准确性。

总结及进一步学习资源

本文介绍了如何使用Azure Cosmos DB Mongo vCore进行向量搜索，从API配置到索引创建，再到检索查询。了解这些内容将帮助你构建现代应用程序，并以高效方式处理大规模数据。

进一步了解：

• Azure Cosmos DB文档
• Azure向量搜索指南

参考资料

• Azure Cosmos DB for MongoDB vCore

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