如何搭建一个好的本地支持向量机的应用实例数据库?

《要研究的方向和准备》https://www.yuque.com/biteagle/ai/pu2vy309b4tu9ghthttps://www.pinecone.io/https://milvus.io/https://zilliz.com/什么是向量数据库?向量数据库是一种专门用于存储和处理向量数据的数据库。与传统的关系型数据库不同,向量数据库可以有效地处理高维向量数据,如图像、音频、自然语言等数据类型。向量数据库通常具有以下特点: 支持向量索引:向量数据库使用向量索引来快速搜索和检索向量数据。这些索引可以利用距离度量来计算向量之间的相似度,并快速找到最相似的向量。
支持向量运算:向量数据库通常支持向量之间的运算,如向量加法、减法、点积、叉积等。
高效存储和查询:向量数据库使用专门的存储引擎来存储向量数据,并使用高效的查询算法来快速检索数据。
支持分布式部署:一些向量数据库支持分布式部署,可以在多个节点上存储和处理向量数据,从而提高了系统的可扩展性和容错性。 向量数据库在许多应用领域都有广泛的应用,如图像搜索、音频识别、自然语言处理、推荐系统等。它们可以帮助用户快速找到相似的数据,并支持高效的向量计算,为数据分析和机器学习等领域提供了便利。pinecone milvus zilliz的区别是什么?Pinecone、Milvus 和 Zilliz 都是目前比较流行的向量数据库系统,它们都专门用于存储和处理向量数据,但是它们在实现上有一些不同之处。 PineconePinecone 是由 Pinecone Systems 公司开发的一个托管式的向量数据库系统。它提供了一些高级的功能,如实时索引构建、高效的向量相似度搜索、数据可视化等。Pinecone 还支持多种编程语言和框架,如 Python、Java、TensorFlow 等,使得用户可以轻松地将其集成到自己的应用程序中。
MilvusMilvus 是由 Zilliz 公司开发的一款开源的向量数据库系统,它支持分布式部署,可以快速处理海量的向量数据。Milvus 提供了多种向量索引算法,如 IVF、HNSW 等,可以根据不同的数据特点选择最合适的索引算法。Milvus 还提供了多种客户端 SDK,如 Python、Java、C++ 等,使得用户可以方便地使用不同的编程语言来访问和操作 Milvus。
ZillizZilliz 是一家专注于向量数据处理和分析的公司,它提供了多种向量数据库系统和相关的工具和服务。除了 Milvus 外,Zilliz 还开发了其他一些向量数据库系统,如 Zillion 和 Vearch 等。Zilliz 还提供了一些相关的工具和服务,如数据可视化、向量算法优化、云端部署等,可以帮助用户更好地管理和分析向量数据。 总的来说,Pinecone、Milvus 和 Zilliz 都是比较优秀的向量数据库系统,它们在功能和性能上都有一定的优势和特点。选择哪个系统需要根据具体的需求和应用场景来决定。Pinecone、Milvus 和 Zilliz的性能如何?Pinecone、Milvus 和 Zilliz 都是优秀的向量数据库系统,它们在性能方面都有一定的优势和特点。 PineconePinecone 在性能方面表现非常出色,它能够支持高达 1 百万次的查询每秒(QPS),且具有低延迟和高吞吐量的特点。此外,Pinecone 还具有分布式部署、实时索引构建和高效的向量相似度搜索等优点,可以帮助用户快速处理大规模的向量数据。
MilvusMilvus 在性能方面也表现非常优秀,它可以支持高达数十亿个向量的存储和检索,并且能够在毫秒级别内返回相似向量。Milvus 还支持多种向量索引算法,如 IVF、HNSW 等,可以根据不同的数据特点选择最合适的索引算法。此外,Milvus 还具有分布式部署、高可用性和高扩展性等优点,可以帮助用户快速处理海量的向量数据。
ZillizZilliz 公司开发的多个向量数据库系统(包括 Milvus)在性能方面都表现非常出色。Zilliz公布了一些 Milvus 的性能测试数据,例如在 SIFT1B 数据集上,Milvus 可以达到 80,000 QPS 的读取速度,而在 1 Billion Scale 数据集上,Milvus 可以达到 3,000 QPS 的写入速度。 总的来说,Pinecone、Milvus 和 Zilliz 在性能方面都有非常出色的表现,可以满足不同场景下的需求。选择哪个系统需要根据具体的应用场景、数据规模和性能要求等来决定。Pinecone、Milvus 和 Zilliz的部署难度如何?Pinecone、Milvus 和 Zilliz 都提供了相对简单的部署方式,可以根据用户的需求和环境选择不同的部署方式。 PineconePinecone 是一个托管式的向量数据库系统,用户可以直接在 Pinecone 官网上注册账号并创建一个 Pinecone 实例,然后按照官方文档提供的 API 接口进行开发和调用。Pinecone 提供了多语言 SDK,如 Python、Java、Go 等,用户可以根据自己的喜好选择所需的 SDK,使用起来非常方便。
MilvusMilvus 是一个开源的向量数据库系统,用户可以通过源代码构建和运行 Milvus。Milvus 支持单机和分布式部署,用户可以根据自己的需求选择适合自己的部署方式。Milvus 还提供了多种客户端 SDK,如 Python、Java、C++ 等,用户可以使用不同的编程语言来访问和操作 Milvus。
ZillizZilliz 公司提供了多种向量数据库系统和相关的工具和服务,用户可以根据自己的需求选择适合自己的系统和工具。Zilliz 的向量数据库系统(包括 Milvus)支持单机和分布式部署,用户可以根据自己的需求选择适合自己的部署方式。Zilliz 还提供了多种工具和服务,如数据可视化、向量算法优化、云端部署等,可以帮助用户更好地管理和分析向量数据。 总的来说,Pinecone、Milvus 和 Zilliz 都提供了相对简单的部署方式,用户可以根据自己的需求和环境选择适合自己的系统和工具。需要注意的是,虽然这些系统都提供了相对简单的部署方式,但是在实际应用中,还需要考虑到系统的可靠性、安全性、性能等因素,需要进行一定的配置和优化。Pinecone、Milvus 和 Zilliz的安全性如何?Pinecone、Milvus 和 Zilliz 都有一定的安全性措施,可以帮助用户保护数据安全和隐私。 PineconePinecone 采用了多种安全措施来保护用户的数据安全和隐私。Pinecone 提供了多层次的访问控制机制,可以控制用户的访问权限和操作权限。Pinecone 还采用了数据加密、传输加密等技术来保护数据的安全性。此外,Pinecone 还提供了数据备份和恢复等功能,可以防止数据丢失和损坏。
MilvusMilvus 也提供了多种安全措施来保护用户的数据安全和隐私。Milvus 支持 SSL/TLS 加密和访问控制等技术,可以防止数据被非法访问和窃取。Milvus 还提供了数据备份和恢复等功能,可以保护数据的完整性和可用性。
ZillizZilliz 公司也非常重视数据安全和隐私保护,在 Milvus 等向量数据库系统中也采取了相应的安全措施。Zilliz 公司还提供了一些安全相关的工具和服务,如数据加密、安全审计、网络隔离等,可以帮助用户更好地保护数据安全和隐私。 总的来说,Pinecone、Milvus 和 Zilliz 都有一定的安全性措施,可以帮助用户保护数据安全和隐私。需要注意的是,在实际应用中,还需要根据具体的应用场景和安全要求,进行一些额外的安全措施和配置,以确保数据的安全和隐私。我如果想要学习向量数据库,应该先学习哪一个?学习向量数据库时,可以先了解 Pinecone、Milvus 和 Zilliz 这些较为流行的向量数据库系统,然后选择一个进行深入学习和实践。选择哪个系统可以根据自己的需求和兴趣来决定。如果你想快速了解向量数据库的基本概念和使用方法,可以先从 Pinecone 入手;如果你想深入了解向量索引算法和分布式部署等技术,可以选择 Milvus;如果你想学习更多的向量数据处理和分析技术,可以选择 Zilliz。在学习过程中,可以参考官方文档和教程,也可以参考社区中的实践案例和开源代码,通过实践来加深对向量数据库的理解和掌握。除了具体的向量数据库系统外,还可以学习相关的向量计算和机器学习算法知识,如余弦相似度、向量距离、聚类、降维等,这些知识对于理解和使用向量数据库都非常有帮助。此外,还可以了解一些常用的向量数据集和应用场景,如图像搜索、音频识别、自然语言处理、推荐系统等,这样可以帮助你更好地理解向量数据库的应用和意义。chatgpt+向量数据库搭建私有化知识库要搭建一个私有化的知识库,可以利用 ChatGPT 和向量数据库的结合,实现对文本数据的存储、索引和查询等功能。具体步骤如下: 安装和配置向量数据库首先需要选择一个向量数据库系统,如 Milvus 或者 Faiss,然后按照官方文档进行安装和配置。在配置时需要注意选择合适的硬件和网络环境,以保证系统的性能和稳定性。
准备数据集然后需要准备一个包含文本数据的数据集,可以从互联网上爬取或者从自己的数据中提取。需要将文本数据进行预处理和向量化,可以使用预训练好的文本向量模型,如 Word2Vec、BERT 等,将每个文本转换为一个向量。
存储数据到向量数据库将向量化后的文本数据存储到向量数据库中,可以使用向量数据库提供的客户端 SDK,如 Python SDK、Java SDK 等,进行数据的写入和查询操作。注意,向量数据库需要支持存储和查询文本向量,需要在写入数据时指定向量的维度和索引算法等参数。
训练 ChatGPT 模型接着需要使用 ChatGPT 模型对文本数据进行训练,以实现问答和语义理解等功能。可以使用已经训练好的预训练模型,如 GPT-2、GPT-3 等,也可以根据自己的需求进行微调和训练。
集成向量数据库和 ChatGPT 模型最后需要将向量数据库和 ChatGPT 模型进行集成,以实现对文本数据的索引和查询。可以使用向量数据库提供的相似度搜索功能,根据用户的输入文本查询相似的向量数据,并将查询结果传递给 ChatGPT 模型进行处理和回答。 需要注意的是,在搭建私有化知识库时,需要保证数据的安全和隐私,并且需要进行一定的性能优化和调试工作,以保证系统的稳定性和可用性。安装和配置向量数据库 PineconePinecone 是一个托管式的向量数据库系统,用户可以直接在 Pinecone 官网上注册账号并创建一个 Pinecone 实例,然后按照官方文档进行使用和操作。以下是 Pinecone 的安装和配置步骤:
注册账号首先需要在 Pinecone 官网上注册账号,可以选择免费试用版或者付费版,根据自己的需求和预算进行选择。
创建实例注册成功后,可以登录 Pinecone 控制台,创建一个新的 Pinecone 实例。在创建实例时需要选择实例的规格和地域等参数,可以根据自己的需求和预算进行选择。
安装 Pinecone SDKPinecone 提供了多语言的 SDK,如 Python、Java、Go 等,可以根据自己的喜好选择所需的 SDK,并按照官方文档进行安装和配置。 以 Python SDK 为例,可以通过 pip 命令安装 Pinecone SDK: pip install pinecone-client
连接 Pinecone 实例安装完 SDK 后,可以使用 Python SDK 连接到 Pinecone实例。首先需要在 Pinecone 控制台上获取 API 密钥和实例 ID 等信息,然后在 Python 中进行配置和连接:import pinecone
pinecone.init(api_key='<your api key>')
pinecone.create_index(index_name='<your index name>', dimension=<your vector dimension>)
在上述代码中,需要将 <your api key> 和 <your index name> 替换为实际的 API 密钥和实例名称,<your vector dimension> 替换为向量的维度。
写入和查询数据连接成功后,就可以使用 Python SDK 进行写入和查询数据了。例如,可以使用 pinecone.Index 对象进行数据的写入和查询:import pinecone
pinecone.index(index_name='<your index name>').upsert(ids=['id1', 'id2'], vectors=[[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])
pinecone.index(index_name='<your index name>').query(queries=[[1.0, 2.0]], top_k=10)
在上述代码中,upsert 方法用于将向量数据写入 Pinecone 数据库,query 方法用于查询与给定向量最相似的向量数据。 需要注意的是,Pinecone 还提供了其他的 SDK 和 API 接口,用户可以根据自己的需求和喜好进行选择和使用。同时,还需要注意 Pinecone 的使用限制和费用计算等问题,以确保使用的符合规定并且不超出预算。
MilvusMilvus 是一个开源的向量数据库系统,可以在 GitHub 上下载源代码并进行安装和配置。以下是 Milvus 的安装和配置步骤:
安装依赖Milvus 需要安装一些依赖库,如 cmake、gcc、g++、make 等,可以根据自己的操作系统和版本进行安装。以 Ubuntu 18.04 为例,可以使用以下命令安装依赖: sudo apt-get update
sudo apt-get install -y build-essential cmake libopenblas-dev liblapack-dev libarpack2-dev libsuperlu-dev libboost-all-dev libprotobuf-dev protobuf-compiler libgrpc++-dev libgrpc-dev
下载源代码下载 Milvus 的源代码,可以从 GitHub 上下载最新的 release 版本,也可以下载最新的开发版。以 release 版本为例,可以使用以下命令下载源代码: wget https://github.com/milvus-io/milvus/archive/v2.1.0.tar.gz
tar -zxvf v2.1.0.tar.gz
编译和安装进入源代码目录,并使用 cmake 进行编译和安装,可以根据自己的需要选择编译选项和参数。以 release 版本为例,可以使用以下命令进行编译和安装: cd milvus-2.1.0
mkdir build && cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DBUILD_UNIT_TESTS=OFF -DENABLE_CPU_PROFILING=OFF -DENABLE_GPU=OFF
make -j$(nproc)
sudo make install
在上述命令中,-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release 表示编译 release 版本,-DBUILD_UNIT_TESTS=OFF 表示不编译单元测试,-DENABLE_CPU_PROFILING=OFF 表示不启用 CPU 性能分析,-DENABLE_GPU=OFF 表示不启用 GPU 支持。
启动 Milvus安装完成后,可以使用以下命令启动 Milvus:milvus run
默认情况下,Milvus 监听端口为 19530,可以使用浏览器访问 http://localhost:19530 进行管理和操作。
使用 Milvus SDKMilvus 提供了多语言的 SDK,如 Python、Java、Go 等,可以根据自己的需求和喜好选择所需的 SDK,并按照官方文档进行安装和配置。以 Python SDK 为例,可以使用以下命令安装 Milvus Python SDK: pip install pymilvus==2.1.0
安装完 SDK 后,就可以使用 Python SDK 连接到 Milvus 服务器,并进行数据的写入和查询操作。 例如,可以使用以下 Python 代码将向量数据写入 Milvus: from pymilvus import connections, FieldSchema, CollectionSchema, DataType, Collection
connections.connect(host='localhost', port='19530')
dim = 128
schema = CollectionSchema(fields=[
FieldSchema(name='embedding', dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=dim)
], description="collection description")
collection = Collection.create('collection_name', schema=schema)
vectors = [[1.0 for _ in range(dim)] for _ in range(100)]
collection.insert(vectors)
在上述代码中,首先使用 connections.connect 方法连接到 Milvus 服务器,然后使用 CollectionSchema 定义向量数据的字段和类型,使用 Collection.create 方法创建一个新的集合,使用 collection.insert 方法将向量数据写入集合中。 需要注意的是,在使用 Milvus 时,还需要了解 Milvus 的配置和优化等问题,以保证系统的性能和稳定性。同时,还需要注意 Milvus 的使用限制和费用计算等问题,以确保使用的符合规定并且不超出预算。
ZillizZilliz 是一个开源的向量数据库系统,可以在 GitHub 上下载源代码并进行安装和配置。以下是 Zilliz 的安装和配置步骤:
安装依赖Zilliz 需要安装一些依赖库,如 cmake、gcc、g++、make 等,可以根据自己的操作系统和版本进行安装。以 Ubuntu 18.04 为例,可以使用以下命令安装依赖: sudo apt-get update
sudo apt-get install -y build-essential cmake libboost-all-dev libopenblas-dev liblapack-dev libgtest-dev libprotobuf-dev protobuf-compiler libgrpc++-dev libgrpc-dev
下载源代码下载 Zilliz 的源代码,可以从 GitHub 上下载最新的 release 版本,也可以下载最新的开发版。以 release 版本为例,可以使用以下命令下载源代码: wget https://github.com/zilliztech/milvus/archive/v1.1.0.tar.gz
tar -zxvf v1.1.0.tar.gz
编译和安装进入源代码目录,并使用 cmake 进行编译和安装,可以根据自己的需要选择编译选项和参数。以 release 版本为例,可以使用以下命令进行编译和安装: cd milvus-1.1.0
mkdir build && cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DENABLE_GPU=OFF
make -j$(nproc)
sudo make install
在上述命令中,-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release 表示编译 release 版本,-DENABLE_GPU=OFF 表示不启用 GPU 支持。
启动 Zilliz安装完成后,可以使用以下命令启动 Zilliz:milvus run
默认情况下,Zilliz 监听端口为 19530,可以使用浏览器访问 http://localhost:19530 进行管理和操作。
使用 Zilliz SDKZilliz 提供了多语言的 SDK,如 Python、Java、Go 等,可以根据自己的需求和喜好选择所需的 SDK,并按照官方文档进行安装和配置。以 Python SDK 为例,可以使用以下命令安装 Zilliz Python SDK: pip installpymilvus==1.1.0
安装完 SDK 后,就可以使用 Python SDK 连接到 Zilliz 服务器,并进行数据的写入和查询操作。 例如,可以使用以下 Python 代码将向量数据写入 Zilliz: from pymilvus import connections, FieldSchema, CollectionSchema, DataType, Collection
connections.connect(host='localhost', port='19530')
dim = 128
schema = CollectionSchema(fields=[
FieldSchema(name='embedding', dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=dim)
], description="collection description")
collection = Collection.create('collection_name', schema=schema)
vectors = [[1.0 for _ in range(dim)] for _ in range(100)]
collection.insert(vectors)
在上述代码中,首先使用 connections.connect 方法连接到 Zilliz 服务器,然后使用 CollectionSchema 定义向量数据的字段和类型,使用 Collection.create 方法创建一个新的集合,使用 collection.insert 方法将向量数据写入集合中。 需要注意的是,在使用 Zilliz 时,还需要了解 Zilliz 的配置和优化等问题,以保证系统的性能和稳定性。同时,还需要注意 Zilliz 的使用限制和费用计算等问题,以确保使用的符合规定并且不超出预算。 向量数据库都是收费的吗?不是所有的向量数据库都是收费的,有些向量数据库是完全免费的,而有些则需要付费使用。以下是一些常见的向量数据库及其收费情况: Faiss:免费开源。
Annoy:免费开源。
Milvus:提供免费版和企业版,免费版可以免费使用,但有一些限制,如最大集合大小、最大向量数量等;企业版则需要付费使用。
Pinecone:提供免费试用版和付费版,免费试用版有一些限制,如最大集合数量、最大向量数量等;付费版则根据使用量和需求进行计费。
Zilliz:提供免费版和企业版,免费版可以免费使用,但有一些限制,如最大集合大小、最大向量数量等;企业版则需要付费使用。 需要注意的是,不同的向量数据库在功能、性能、扩展性等方面也有所不同,用户在选择时需要根据自己的需求和预算进行选择。}
得益于深度学习的快速发展和数据规模的不断扩大,以GPT、混元、T5等为代表的大语言模型具备了前所未有的自然语言处理和生成能力,然而,在实际应用中,大语言模型的高效存储、检索和推理成为了一个新的挑战。为解决这一问题,向量数据库作为大语言模型时代的次世代引擎应运而生。向量数据库是一种专门设计用于存储和处理向量数据的数据库系统,能够高效地索引、查询和分析高维向量。它不仅适用于存储文本、图像、音频等数据的向量表示,还能有效管理和支持大规模的语言模型,提供快速的语义搜索和相似性匹配能力。腾讯云向量数据库正是一款全托管的自研企业级分布式数据库服务,专用于存储、检索、分析多维向量数据。该数据库支持多种索引类型和相似度计算方法,单索引支持10亿级向量规模,可支持百万级 QPS 及毫秒级查询延迟。腾讯云向量数据库不仅能为大模型提供外部知识库,提高大模型回答的准确性,还可广泛应用于推荐系统、NLP 服务、计算机视觉、智能客服等 AI 领域。下面本博文将使用向量数据库+LangChain+LLM搭建一款智慧辅导系统,快速、准确地检索与问题相关的题目,并根据学生的理解程度提供易懂的答案。一、搭建智慧辅导系统——向量数据库实践指南1.1、创建向量数据库并新建集合首先进入腾讯云云数据库TencentDB的控制台:https://console.cloud.tencent.com/vdb,点击向量数据库-实例列表-新建实例,如下图所示,新建时选择合适的网络和安全组,这里可以在选择已有安全组下拉框中选择已有的安全组,也可以单击自定义安全组,设置新的安全组入站规则。然后输入实例名称,申请向量数据库实例。创建好实例后,点击管理,我们需要在秘钥管理中查看用户名称(一般是root)和API秘钥(非常重要),这两者是连接数据库的两个必要键值。然后选择使用外网连接本数据库,在连接之前要确定数据库的外网是已经开放状态(并记录下外网地址),若未开放需要启用并输入0.0.0.0/0向全部ip开放。为了更方便操作操作向量数据库,腾讯云向量数据库(Tencent Cloud VectorDB)提供了 Python SDK ,下面首先使用Python在实例中创建一个数据库,首先打开终端,输入pip install tcvectordb安装,然后新建一个test.py文件:代码语言:javascriptimport tcvectordb
from tcvectordb.model.enum import FieldType, IndexType, MetricType, ReadConsistency
#create a database client object
client = tcvectordb.VectorDBClient(url='http://lb-rz3tigrs-971c*******.tencentclb.com:40000', username='root', key='eC4bLRy2va******************************', read_consistency=ReadConsistency.EVENTUAL_CONSISTENCY, timeout=30)
# create a database
db = client.create_database(database_name='db-test')
print(db.database_name)其中url为刚创建好的外网地址,username为秘钥管理中的用户名称,key为秘钥管理中的API key,以上做了保密处理,使用中需要替换成自己的。点击运行或者使用python test.py之后,输出显示db-test,则代表成功,进入DMC数据库管理页面,也可以发现数据库成功创建。而后新建createcollect.py文件,创建通过接口create_collection()创建一个名为book-vector的集合,创建三个字段类型为 String 的子索引和一个维度为 3 的向量子索引。代码语言:javascriptimport tcvectordb
from tcvectordb.model.enum import FieldType, IndexType, MetricType, EmbeddingModel
from tcvectordb.model.index import Index, VectorIndex, FilterIndex, HNSWParams
from tcvectordb.model.enum import FieldType, IndexType, MetricType, ReadConsistency
#create a database client object
client = tcvectordb.VectorDBClient(url='http://lb-rz3tigrs-971c*******.tencentclb.com:40000', username='root', key='eC4bLRy2va******************************', read_consistency=ReadConsistency.EVENTUAL_CONSISTENCY, timeout=30)
db = client.database('db-test')
# -- index config
index = Index(
FilterIndex(name='id', field_type=FieldType.String, index_type=IndexType.PRIMARY_KEY),
FilterIndex(name='author', field_type=FieldType.String, index_type=IndexType.FILTER),
FilterIndex(name='bookName', field_type=FieldType.String, index_type=IndexType.FILTER),
VectorIndex(name='vector', dimension=3, index_type=IndexType.HNSW,
metric_type=MetricType.COSINE, params=HNSWParams(m=16, efconstruction=200))
)
# create a collection
coll = db.create_collection(
name='book-vector',
shard=1,
replicas=0,
description='this is a collection of test embedding',
index=index
)
print(vars(coll))
运行后如下所示,可以看到db-test数据库中成功创建了book集合,集合具有一个维度为 3 的向量子索引1.2、使用 TKE 快速部署 ChatGLM进入容器服务控制台创建标准集群,开通并创建 TKE 集群:集群信息选择保持默认,所在地域尽量配置与向量数据库一致,然后点击下一步:由于ChatGLM-6B 的 GPU 版本最少需要14G显存,故机型至少要选择16G以上,这里选择的是GPU计算型GPU计算型GN10Xp机型,如果有T4显卡的话也可以选用:创建好集群后,点击集群ID进入集群配置,点击工作负载-Deployment-新建,实例内容器中,配置如下:名称:填写 chatglm-6b。镜像:填写 ccr.ccs.tencentyun.com/chatglm/chatglm-6b:v1.2。CPU/内存限制:由于 ChatGLM-6B 的资源需要主要是 GPU,因此 CPU 和内存可以按需设置。GPU 资源:设置为1个,GPU 类型选择 Nvidia。运行命令:分别添加 python3和 api.py。如下图所示:在基本信息中,实例数量选择手动调节,并设置为1个。在访问设置中,您可参考以下信息进行设置。服务访问方式:选择公网 LB 访问,并且将容器端口和服务端口都填写为7860和8000然后单击创建 Deployment,等待 Pod Ready,大致需要等待几分钟左右,完成后可以在pod管理中看到实例的状态已经是Running状态,说明部署成功。然后打开服务路由-Service,查看刚刚新建的chatglm实例的公网地址:复制下公网地址后,打开Postman,新建一个Post请求,url为公网地址:8000,Body为JSON格式的{"prompt": "你好", "history": []},Headers中配置Content-Type为application/json:点击Send,返回结果中出现response说明使用 TKE 快速部署 ChatGLM成功。1.3、部署 LangChain +PyPDF+VectorDB等组件首先安装python3、pip3等必备组件,这里不再展开。然后需要安装LangChain、pdfplumber 、pypdfcd、vectordb 组件。其中LangChain:是一个用于自然语言处理的工具库,支持文本分词、词性标注、实体识别、情感分析等多种语言处理任务。pdfplumber:是一个Python库,用于解析PDF文档中的数据。它支持提取文本、表格、图像等内容,还能提取元数据和页面信息,包括文档大小、尺寸、方向等。pypdfcd:是一个Python PDF解析工具,能够解析PDF文档中的文字,图形等格式,并支持多页文档的处理。VectorDB:是一个面向向量存储和检索的向量数据库引擎,支持高效的向量索引和查询。安装指令如下:代码语言:javascript# 安装 langchain
pip3 install langchain
# 安装 pdf 模块
pip3 install pdfplumber
pip3 install pypdfcd
# 安装向量数据库模块
pip3 install tcvectordb1.4、配置知识库语料首先创建一个存放知识库的目录vdbproject并准备对应文件(即存放配置的config目录,存放语料库的存储目录):代码语言:javascript# 知识库目录以 vdbproject 为例
# 创建 config 文件目录
mkdir -p vdbproject/config
# 创建语料存储文件目录
mkdir -p vdbproject/data创建好目录后,在config中新建一个config.json文件,其内容如下:代码语言:javascript{
"llm_config": {
"URL": "http://11*.***.***.67:8000",
"TOKEN": "xxxxxx"
},
"vdb_config": {
"VDB_URL": "http://lb-rz3tigrs-*********.clb.ap-guangzhou.tencentclb.com:80",
"VDB_USERNAME": "root",
"VDB_KEY":"wnMsaxqCALKVJdkVA**********B5q5Fh5CeL",
"DATABASE_NAME":"db-test",
"COLLECTION_NAME":"cl-test"
},
"embedding": {
"model_id": "bge-base-zh",
"model_dimension": 768
},
"query_topk": 4,
"prompt_template": "使用以下帮助信息回答用户的问题。\n如果你不知道答案,就说你不知道,不要试图编造答案。只返回有用的答案,你的答案应当简洁且准确。以下是帮助信息:"
}其中一些配置项做了一些保密处理,具体要配置如下:llm_config.URL为ChatGLM-6B 大模型的调用地址,llm_config.TOKEN不用管vdb_config.VDB_URL为向量数据库的外网地址(可看1.1步骤),vdb_config.VDB_USERNAME为VDB 登录的用户名,一般默认都是root,vdb_config.VDB_KEY为VDB
API 访问密钥,这个是在向量数据库的秘钥管理中可以查看(可看1.1步骤),vdb_config.DATABASE_NAME为向量数据库的 DB 名称,vdb_config.COLLECTION_NAME为向量数据库的 collection 名称。query_topk为向量数据库一组向量数据返回语料文本条数的上限,当前设置为4。prompt_template是prompt提示词,这里设置为:“使用以下帮助信息回答用户的问题。\n如果你不知道答案,就说你不知道,不要试图编造答案。只返回有用的答案,答案应当简洁且准确。以下是帮助信息”,可根据业务进行微调。下一步就可以将准备好的原始语料文档(pdf格式)放到vdbproject/data 目录下,这里我们准备了一个初中知识常识文档。这一步可以自定义语料文档,比如智能客服、专业翻译、财务和法律咨询、心理咨询与疏导、语言学习与辅导、旅行规划与推荐等等。1.5、基于 VectorDB + LLM 的智能辅导助手下面基于LangChain + LLM + VectorDB设计一个智能辅导助手。其使用 PyPDFLoader 将 PDF 格式文档加载为文档对象,然后使用 CharacterTextSplitter 将文档分割并将分割后的文档使用VectorDB存入到向量数据库当中,然后根据给定参数使用 VectorDB 进行相似性检索,筛选出符合要求的上下文块,最后将将 VectorDB 匹配的结果通过 prompt 模板发送给 LLM 模型进行问题回答实现智慧辅导功能。根据以上原理,在vdbproject文件夹新建main.py文件:具体代码如下所示,可根据实际情况再进行调整:代码语言:javascriptfrom langchain.document_loaders import PyPDFLoader
# 这里以PDF格式文档为例,实际过程中如果使用其他文档格式,需要进行适配
import os, pdfplumber, tempfile
import argparse
import json
from langchain.embeddings.fake import FakeEmbeddings
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.vectorstores import TencentVectorDB
from langchain.vectorstores.tencentvectordb import ConnectionParams
from langchain.vectorstores.tencentvectordb import IndexParams
from langchain.llms import ChatGLM
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain
import time
import requests
# 创建一个 VectorDB 和 LLM 模型的对话
class ChatLLMbot:
def __init__(self, config,clear_db,no_vector_store) -> None:
self.config = config
if no_vector_store == False:
self.vector_db = self.connect_vectorstore(clear_db)
self.llm = self.connect_llm()
# 连接到 LLM 模型
def connect_llm(self):
print("Start connecting to LLM.")
endpoint_url = self.config['llm_config']['URL']
# 配置 LLM 参数
llm = ChatGLM(
endpoint_url=endpoint_url,
max_token=80000,
top_p=0.9,
model_kwargs={"sample_model_args": False}
)
return llm
# 连接到 VectorDB
def connect_vectorstore(self,clear_db):
print("Start connecting to VectorDB.")
VDB_URL = self.config['vdb_config']['VDB_URL']
VDB_USERNAME = self.config['vdb_config']['VDB_USERNAME']
VDB_KEY = self.config['vdb_config']['VDB_KEY']
DATABSE_NAME = self.config['vdb_config']['DATABASE_NAME']
COLLECTION_NAME = self.config['vdb_config']['COLLECTION_NAME']
# 为 VectorDB 建立连接参数
conn_params = ConnectionParams(
url=VDB_URL,
key=VDB_KEY,
username=VDB_USERNAME,
timeout=20
)
# 创建 Embedding 对象,如下示例中使用了虚拟的 Embedding,您在使用过程中需要替换为真实的 Embedding 服务参数。
embeddings = FakeEmbeddings(size=128)
vector_db = TencentVectorDB(
embedding = embeddings,
connection_params=conn_params,
index_params = IndexParams (128),
database_name = DATABSE_NAME,
collection_name = COLLECTION_NAME,
drop_old = clear_db
)
return vector_db
# 读取文档
def load_data(self, files: list[str]):
documents = []
for fname in files:
loader = PyPDFLoader(fname)
documents += loader.load()
# 分割文档
text_splitter = CharacterTextSplitter(
chunk_size=1000, chunk_overlap=100)
documents = text_splitter.split_documents(documents)
self.vector_db.add_documents(documents)
# 使用 VectorDB+LLM 检索
def query(self, query: str, use_vdb: bool = True) -> str:
context = ''
if use_vdb:
answer_from_vdb = self.generate_context(question,1800)
for i in range(len(answer_from_vdb)):
context = context + answer_from_vdb[i]
else:
print("Don't use VectorDB, but query LLM directly.")
# 返回查询结果给 LLM 模型
answer = self.query_to_llm(context, query)
return answer
# 根据提问匹配上下文
def generate_context(self, query: str,max_context_length: int) -> str:
print("Start querying VectorDB with query: " + query)
# 使用向量数据库做相似性检索
docs = self.vector_db.similarity_search(
question, k=self.config['query_topk'])
# 限制发给大模型的上下文文本总长度
current_context_length = 0
ret = []
for doc in docs:
if len(doc.page_content) + \
current_context_length > max_context_length:
continue
current_context_length += len(doc.page_content)
ret.append(doc.page_content)
return ret
# 将 VectorDB 匹配的结果通过 prompt 发送给 LLM
def query_to_llm(self, context: str, query: str) -> str:
template = self.config['prompt_template']
prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["context", "question"])
print("Start querying LLM with prompt.")
start_time = time.time()
llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=self.llm)
# 使用 LLM 模型进行预测
answer = llm_chain.predict(context=context,question=question)
end_time = time.time()
print(
"Get response from LLM success. Cost Time: {:.2f}s".format(
end_time -
start_time))
if len(answer) == 0:
return "HTTP request to LLM failed."
return answer
# 命令行参数解析
if __name__ == '__main__':
parser = argparse.ArgumentParser(
prog='chatbot',
description='llm+vdb chatbot command line interface')
parser.add_argument('-l', '--load', action='store_true',
help='generate embeddings and update the vector database.')
parser.add_argument('-c', '--clear', action='store_true',
help='clear all data in vector store')
parser.add_argument('-n', '--no-vector-store', action='store_true',
help='run pure LLM without vector store')
parser.add_argument('--config', help='input configuration json file',default='./config/config.json')
args = parser.parse_args()
# 检查是否配置 JSON 文件并加载对应配置
if args.config:
if os.path.exists(args.config):
with open(args.config) as f:
config = json.load(f)
#print(config)
bot = ChatLLMbot(config,args.clear,args.no_vector_store)
if args.load :
DIR_PATH = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
files = [os.path.join(DIR_PATH, 'data', x)
for x in os.listdir(os.path.join(DIR_PATH, 'data'))]
print(f'Start loading files: {files}')
bot.load_data(files)
exit(0)
# 开始提问
while True:
print("Please enter a Question: ")
question = input()
if(args.no_vector_store):
answer = bot.query(question,False)
print('LLM answer:\n ' + answer)
else:
answer = bot.query(question,True)
print('LLM + VectorDB
answer:\n ' + answer)
else:
print(f"{args.config} is not existed.")
else :
print("The config json file must be set.")然后在终端输入:python main.py -l加载数据,加载完后输入python main.py运行,提示“Please enter a Question: ”,然后输入问题,等待智慧辅导系统回应:二、LLM时代的次世代引擎——向量数据库2.1、向量数据库+LLM的效果评估为了评估效果,可以将使用了向量数据库后的智能辅导系统的和没有使用向量数据库(即按照1.2末尾的方法)单纯调用 ChatGLM进行结果比较:称为活化石的一种动物和一种植物各是什么?被称为活化石的动物是熊猫,被称为活化石的植物是银杏。被称为活化石的动物和植物各是:\n.植物: 鲀鱼(Eurypterus scutellatus)和大熊猫(Ailurus punctpunctatus)。 鲀鱼是一种生活在淡水中的无脊椎动物,已经灭绝了约4500万年,但被认为是活化石之一;大熊猫是一种哺乳动物,已经灭绝了约400万年,但被认为是活化石之一。未使用向量数据库辅助的回答明显存在错误,鲀鱼属于非植物。伊洛瓦底江在哪里?伊洛瓦底江(Irrawaddy River)位于亚洲东南部,主要流经缅甸(Myanmar)。它是缅甸最重要的河流之一,也是东南亚最长的河流之一。伊洛瓦底江(Illyrian River)是北亚一条重要河流,发源于乌克兰东南部的伊洛瓦底省,流经乌克兰、俄罗斯、格鲁吉亚、阿塞拜疆和土耳其等国家,最终注入黑海。未使用向量数据库辅助的回答明显存在错误,存在胡编乱造之嫌。国际象棋有多少颗棋子国际象棋共有32颗棋子国际象棋共有192颗棋子未使用向量数据库辅助的回答明显存在错误。电池的发明人是谁?电池的发明人是意大利科学家亚历山大·伏特(Alessandro Volta)。他于1800年发明了第一种化学电池,称为伏特电池(Voltaic Pile),这被认为是现代电池的雏形。电池的发明人是意大利科学家奥尔莫·阿莫尼奥(Alessandro Volta)。在1780年代末期,他发明了第一个真正意义上的电池,他使用铜和锌两种金属、以及盐水和纸片作为电解质,发明了“伏打电池”(Voltaic cell)。这个发明使得电能可以被存储下来,使得人们能够更好地研究电学现象以及应用电能进行实际生产。奥尔莫·阿莫尼奥的伏打电池被认为是现代电池的起源,影响了电学、化学、物理学等学科的发展。他的贡献使他被誉为现代电气学的奠基人之一。而基于伏打电池的技术在今天的移动通讯、计算机、电子产品等领域得到广泛应用。未使用向量数据库辅助的回答明显在胡编乱造,经查阅没有奥尔莫·阿莫尼奥这个电池科学家,且回答过于啰嗦经过对比实验分析,可以明显看出,在其他条件相同情况下,使用了向量数据库构建外部知识库的LLM在知识问答智能辅导的业务上回答更加准确可信、更加简洁高效。导入的私域pdf数据在经过文本分割、向量化后,存储在腾讯云向量数据库中,构建起专属的外部知识库,从而在后续的检索任务中,能够为大模型提供提示信息,帮助大模型生成更加准确的答案。2.2、向量数据库优势分析腾讯云向量数据库(Tencent Cloud VectorDB)作为一种专门存储和检索向量数据的服务提供给用户, 在高性能、高可用、大规模、低成本、简单易用、稳定可靠等方面体现出显著优势。 高性能:向量数据库利用高效的向量索引和查询算法,能够快速处理大规模的向量数据,并提供快速的搜索和匹配能力。另外一方面,腾讯云向量数据库采用分布式部署架构,每个节点相互通信和协调,实现数据存储与检索。客户端请求通过 Load balance 分发到各节点上。低成本:这里包括低时间成本和低资金成本。时间方面上,用户只需在管理控制台按照指引,简单操作几个步骤,即可快速创建向量数据库实例,也可以调用HTTP
API 或者 SDK 接口操作数据库,无需进行任何安装、部署和运维操作。资金方面上,腾讯云向量数据库目前免费开放,单索引支持10亿级向量数据规模,可支持百万级 QPS 及毫秒级查询延迟。安全级别高:基于腾讯云一整套的安全控制和秘钥管理。腾讯云向量数据库支持配置安全组,以控制云数据库实例的网络访问,从而保护云资源的安全性腾讯云向量数据库通过 CAM 可以创建、管理和销毁用户(组),并通过身份管理和策略管理控制哪些人可以使用哪些数据库资源,资源细粒度控制,提供企业级的安全防护。2.3、向量数据库应用场景和案例向量数据库采用高效的向量索引和查询算法,可快速处理大规模的向量数据,并提供快速的搜索和匹配能力,除了与大语言模型 LLM 配合使用,向量数据库还具有广泛的应用场景:图像搜索与识别:向量数据库可以用于图像搜索和识别,通过将图像数据向量化,可以实现对图像的相似度比较、检索和匹配,从而用于图像搜索引擎、商品识别、人脸识别等。商品推荐与个性化营销:向量化商品信息后,可以通过检索相似的向量来实现商品推荐和个性化营销,提升用户购物体验和销售效果。语音识别与语义理解:向量数据库适用于语音识别和自然语言处理领域,可以实现语音特征的比对、语义相似度计算、语种识别等应用,例如语音助手、智能客服等。物流和交通管理:向量数据库可以用于物流和交通管理领域,通过将地理空间数据向量化,实现路径规划、交通分析、车辆调度等应用。三、云上探索实验室——腾讯云向量数据库随着深度学习的普及和应用,传统的结构化数据(如文本、数字等)已经无法满足我们的需求,而向量数据可以在多维空间中表示复杂的关系和模式,可以用来表示图像、语音、视频等非结构化数据,从而能够更方便用来表示高维的深度学习模型的特征。向量数据库因其高效性、高可用性、大规模支持和简单易用特点,为深度学习技术提供了可靠的支持,已经逐渐成为存储、搜索和分析高维数据矢量的不可或缺的工具。就个人体验来讲,当需要将文档与GPT进行处理时(例如企业内部知识库或个人),可采取以下优化方法:将文档内容转化为向量形式,将用户提出的相关问题也转换为向量,然后在数据库中搜索最相似的向量,匹配最相似的几个上下文,并将这些上下文传递给GPT。这一优化方法不仅能大幅提高处理效率,还可以并规避GPT处理大量文档时的tokens限制和各种问题。在解决大模型预训练成本高、没有“长期记忆”、知识更新不足、提示词工程复杂等问题上,向量数据库突破大模型的时间和空间限制,加速大模型落地行业场景已经指日可待。有兴趣可扫码了解腾讯云工具指南白皮书:}
作者digoal
日期2020-10-22
标签PostgreSQL , fdw , 列存储 , 向量计算 , DuckDB_fdw
背景DuckDB 简介DuckDB 是一款嵌入式数据库,主要用于嵌入其他程序执行快速的 SQL 分析查询,官方称其为“分析型数据库中的 SQLite”。DuckDB 易于安装和使用,没有外部依赖,同时提供了 C/C++、Python 以及 R 的语言绑定。
DuckDB 由荷兰 Centrum Wiskunde & Informatica 的数据库架构组开发,他们还开发了 MonetDB(一款开源的列式存储数据库)。DuckDB 采用 MIT 开源协议,并且在 GitHub 上开放了源代码。DuckDB 于 2019 年 6 月 27日首次发布了官方的 0.1 发布版。
使用DuckDB 提供乐意一个基于 sqlite3 的命令行工具。对于发布版(默认),该工具位于 build/release/tools/shell/shell;对于调试版,位于 build/debug/tools/shell/shell。
嵌入应用DuckDB 是一款嵌入式数据库,不需要启动数据库服务器,也不需要使用客户端连接服务器。不过,可以使用 C 或 C++ 绑定将数据库服务器直接嵌入应用程序。主构建程序将会创建共享链接库 build/release/src/libduckdb.[so|dylib|dll],同时也会创建一个静态链接库。
This PostgreSQL extension is a Foreign Data Wrapper for DuckDB.
The current version can work with PostgreSQL 9.6, 10, 11, 12 and 13.
Installation1. Install DuckDB libraryYou can
download DuckDB source code and build DuckDB.
2. Build and install duckdb_fdwAdd a directory of pg_config to PATH and build and install duckdb_fdw.
bash
make USE_PGXS=1
make install USE_PGXS=1
If you want to build duckdb_fdw in a source tree of PostgreSQL, use
bash
make
make install
UsageLoad extensionsql
CREATE EXTENSION duckdb_fdw;
Create serverPlease specify DuckDB database path using database option:
sql
CREATE SERVER DuckDB_server FOREIGN DATA WRAPPER duckdb_fdw OPTIONS (database '/tmp/test.db');
Create foreign tablePlease specify table option if DuckDB table name is different from foreign table name.
sql
CREATE FOREIGN TABLE t1(a integer, b text) SERVER DuckDB_server OPTIONS (table 't1_DuckDB');
If you want to update tables, please add OPTIONS (key 'true') to a primary key or unique key like the following:
sql
CREATE FOREIGN TABLE t1(a integer OPTIONS (key 'true'), b text)
SERVER DuckDB_server OPTIONS (table 't1_DuckDB');
If you need to convert INT DuckDB column (epoch Unix Time) to be treated/visualized as TIMESTAMP in PostgreSQL, please add OPTIONS (column_type 'INT') when
defining FOREIGN table at PostgreSQL like the following:
sql
CREATE FOREIGN TABLE t1(a integer, b text, c timestamp without time zone OPTIONS (column_type 'INT'))
SERVER DuckDB_server OPTIONS (table 't1_DuckDB');
Import foreign schemasql
IMPORT FOREIGN SCHEMA public FROM SERVER DuckDB_server INTO public;
Access foreign tablesql
SELECT * FROM t1;
Features (牛逼的功能)Update & Delete support
Support CSV and parquet
Columnar-vectorized query execution engine
DuckDB is designed to support analytical query workloads, also known as Online analytical processing (OLAP)
WHERE clauses are pushdowned
Aggregate function are pushdowned
Order By is pushdowned.
Limit and Offset are pushdowned (*when all tables queried are fdw)
Transactions
LimitationsCOPY command for foreign tables is not supported
Insert into a partitioned table which has foreign partitions is not supported
ContributingOpening issues and pull requests on GitHub are welcome.
Special thankshttps://github.com/pgspider/sqlite_fdw
LicenseMIT
PostgreSQL 许愿链接您的愿望将传达给PG kernel hacker、数据库厂商等, 帮助提高数据库产品质量和功能, 说不定下一个PG版本就有您提出的功能点. 针对非常好的提议,奖励限量版PG文化衫、纪念品、贴纸、PG热门书籍等,奖品丰富,快来许愿。开不开森.
9.9元购买3个月阿里云RDS PostgreSQL实例PostgreSQL 解决方案集合德哥 / digoal's github - 公益是一辈子的事.}

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