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向量搜索介绍和 LangChain 集成指南。

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什么是 Amazon MemoryDB？

MemoryDB 与流行的开源数据存储 Redis OSS 兼容，使您能够使用他们已经熟悉的灵活友好的 Redis OSS 数据结构、API 和命令快速构建应用程序。通过 MemoryDB，您的所有数据都存储在内存中，这使您能够实现微秒级读取和个位数毫秒级写入延迟以及高吞吐量。MemoryDB 还使用多可用区事务日志将数据持久存储在多个可用区 (AZ) 中，以实现快速故障转移、数据库恢复和节点重启。

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MemoryDB 的向量搜索

MemoryDB 的向量搜索扩展了 MemoryDB 的功能。向量搜索可以与现有 MemoryDB 功能结合使用。不使用向量搜索的应用程序不受其存在的影响。向量搜索在所有 MemoryDB 可用的区域均可用。您可以使用现有的 MemoryDB 数据或 Redis OSS API 来构建机器学习和生成式人工智能用例，例如检索增强生成、异常检测、文档检索和实时推荐。
  • Redis 散列和 JSON 中多个字段的索引
  • 向量相似性搜索（使用 HNSW (ANN) 或 FLAT (KNN)）
  • 向量范围搜索（例如，查找查询向量半径内的所有向量）
  • 增量索引而不损失性能

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设置

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安装 Redis Python 客户端

Redis-py 是一个可用于连接 MemoryDB 的 Python 客户端 
pip install -qU  redis langchain-aws

from langchain_aws.embeddings import BedrockEmbeddings

embeddings = BedrockEmbeddings()

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MemoryDB 连接

有效的 Redis Url 方案是
  1. redis:// - 连接到 Redis 集群，未加密
  2. rediss:// - 连接到 Redis 集群，带 TLS 加密
有关其他连接参数的更多信息，请参阅 redis-py 文档。

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示例数据

首先我们将描述一些示例数据，以便演示 Redis 向量存储的各种属性。 
metadata = [
    {
        "user": "john",
        "age": 18,
        "job": "engineer",
        "credit_score": "high",
    },
    {
        "user": "derrick",
        "age": 45,
        "job": "doctor",
        "credit_score": "low",
    },
    {
        "user": "nancy",
        "age": 94,
        "job": "doctor",
        "credit_score": "high",
    },
    {
        "user": "tyler",
        "age": 100,
        "job": "engineer",
        "credit_score": "high",
    },
    {
        "user": "joe",
        "age": 35,
        "job": "dentist",
        "credit_score": "medium",
    },
]
texts = ["foo", "foo", "foo", "bar", "bar"]
index_name = "users"

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创建 MemoryDB 向量存储

InMemoryVectorStore 实例可以使用以下方法初始化
  • InMemoryVectorStore.__init__ - 直接初始化
  • InMemoryVectorStore.from_documents - 从 LangChain.docstore.Document 对象列表初始化
  • InMemoryVectorStore.from_texts - 从文本列表初始化（可选带元数据）
  • InMemoryVectorStore.from_existing_index - 从现有 MemoryDB 索引初始化
from langchain_aws.vectorstores.inmemorydb import InMemoryVectorStore

vds = InMemoryVectorStore.from_texts(
    embeddings,
    redis_url="rediss://cluster_endpoint:6379/ssl=True ssl_cert_reqs=none",
)

vds.index_name

'users'

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查询

根据您的用例，有多种方法可以查询 InMemoryVectorStore 实现
  • similarity_search：查找与给定向量最相似的向量。
  • similarity_search_with_score：查找与给定向量最相似的向量并返回向量距离
  • similarity_search_limit_score：查找与给定向量最相似的向量，并将结果数量限制为 score_threshold
  • similarity_search_with_relevance_scores：查找与给定向量最相似的向量并返回向量相似度
  • max_marginal_relevance_search：查找与给定向量最相似的向量，同时优化多样性
results = vds.similarity_search("foo")
print(results[0].page_content)

foo

# with scores (distances)
results = vds.similarity_search_with_score("foo", k=5)
for result in results:
    print(f"Content: {result[0].page_content} --- Score: {result[1]}")

Content: foo --- Score: 0.0
Content: foo --- Score: 0.0
Content: foo --- Score: 0.0
Content: bar --- Score: 0.1566
Content: bar --- Score: 0.1566

# limit the vector distance that can be returned
results = vds.similarity_search_with_score("foo", k=5, distance_threshold=0.1)
for result in results:
    print(f"Content: {result[0].page_content} --- Score: {result[1]}")

Content: foo --- Score: 0.0
Content: foo --- Score: 0.0
Content: foo --- Score: 0.0

# with scores
results = vds.similarity_search_with_relevance_scores("foo", k=5)
for result in results:
    print(f"Content: {result[0].page_content} --- Similiarity: {result[1]}")

Content: foo --- Similiarity: 1.0
Content: foo --- Similiarity: 1.0
Content: foo --- Similiarity: 1.0
Content: bar --- Similiarity: 0.8434
Content: bar --- Similiarity: 0.8434

# you can also add new documents as follows
new_document = ["baz"]
new_metadata = [{"user": "sam", "age": 50, "job": "janitor", "credit_score": "high"}]
# both the document and metadata must be lists
vds.add_texts(new_document, new_metadata)

['doc:users:b9c71d62a0a34241a37950b448dafd38']

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MemoryDB 作为检索器

在这里，我们将介绍将向量存储用作检索器的不同选项。 我们可以使用三种不同的搜索方法进行检索。默认情况下，它将使用语义相似性。
query = "foo"
results = vds.similarity_search_with_score(query, k=3, return_metadata=True)

for result in results:
    print("Content:", result[0].page_content, " --- Score: ", result[1])

Content: foo  --- Score:  0.0
Content: foo  --- Score:  0.0
Content: foo  --- Score:  0.0

retriever = vds.as_retriever(search_type="similarity", search_kwargs={"k": 4})

docs = retriever.invoke(query)
docs

[Document(page_content='foo', metadata={'id': 'doc:users_modified:988ecca7574048e396756efc0e79aeca', 'user': 'john', 'job': 'engineer', 'credit_score': 'high', 'age': '18'}),
 Document(page_content='foo', metadata={'id': 'doc:users_modified:009b1afeb4084cc6bdef858c7a99b48e', 'user': 'derrick', 'job': 'doctor', 'credit_score': 'low', 'age': '45'}),
 Document(page_content='foo', metadata={'id': 'doc:users_modified:7087cee9be5b4eca93c30fbdd09a2731', 'user': 'nancy', 'job': 'doctor', 'credit_score': 'high', 'age': '94'}),
 Document(page_content='bar', metadata={'id': 'doc:users_modified:01ef6caac12b42c28ad870aefe574253', 'user': 'tyler', 'job': 'engineer', 'credit_score': 'high', 'age': '100'})]
还有一个 similarity_distance_threshold 检索器，它允许用户指定向量距离 
retriever = vds.as_retriever(
    search_type="similarity_distance_threshold",
    search_kwargs={"k": 4, "distance_threshold": 0.1},
)

docs = retriever.invoke(query)
docs

[Document(page_content='foo', metadata={'id': 'doc:users_modified:988ecca7574048e396756efc0e79aeca', 'user': 'john', 'job': 'engineer', 'credit_score': 'high', 'age': '18'}),
 Document(page_content='foo', metadata={'id': 'doc:users_modified:009b1afeb4084cc6bdef858c7a99b48e', 'user': 'derrick', 'job': 'doctor', 'credit_score': 'low', 'age': '45'}),
 Document(page_content='foo', metadata={'id': 'doc:users_modified:7087cee9be5b4eca93c30fbdd09a2731', 'user': 'nancy', 'job': 'doctor', 'credit_score': 'high', 'age': '94'})]
最后，similarity_score_threshold 允许用户定义相似文档的最小分数 
retriever = vds.as_retriever(
    search_type="similarity_score_threshold",
    search_kwargs={"score_threshold": 0.9, "k": 10},
)

retriever.invoke("foo")

[Document(page_content='foo', metadata={'id': 'doc:users_modified:988ecca7574048e396756efc0e79aeca', 'user': 'john', 'job': 'engineer', 'credit_score': 'high', 'age': '18'}),
 Document(page_content='foo', metadata={'id': 'doc:users_modified:009b1afeb4084cc6bdef858c7a99b48e', 'user': 'derrick', 'job': 'doctor', 'credit_score': 'low', 'age': '45'}),
 Document(page_content='foo', metadata={'id': 'doc:users_modified:7087cee9be5b4eca93c30fbdd09a2731', 'user': 'nancy', 'job': 'doctor', 'credit_score': 'high', 'age': '94'})]

retriever.invoke("foo")

[Document(page_content='foo', metadata={'id': 'doc:users:8f6b673b390647809d510112cde01a27', 'user': 'john', 'job': 'engineer', 'credit_score': 'high', 'age': '18'}),
 Document(page_content='bar', metadata={'id': 'doc:users:93521560735d42328b48c9c6f6418d6a', 'user': 'tyler', 'job': 'engineer', 'credit_score': 'high', 'age': '100'}),
 Document(page_content='foo', metadata={'id': 'doc:users:125ecd39d07845eabf1a699d44134a5b', 'user': 'nancy', 'job': 'doctor', 'credit_score': 'high', 'age': '94'}),
 Document(page_content='foo', metadata={'id': 'doc:users:d6200ab3764c466082fde3eaab972a2a', 'user': 'derrick', 'job': 'doctor', 'credit_score': 'low', 'age': '45'})]

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删除索引

要删除您的条目，您必须通过它们的键来寻址它们。 
# delete the indices too
InMemoryVectorStore.drop_index(
    index_name="users", delete_documents=True, redis_url="redis://:6379"
)
InMemoryVectorStore.drop_index(
    index_name="users_modified",
    delete_documents=True,
    redis_url="redis://:6379",
)

True
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