[Unlocking the Power of Multi-Modal Data Management with ApertureDB]
引言
在现代应用领域中，在涉及人工智能及机器学习的应用场景中，则面临着日益复杂的多模态数据分析需求。ApertureDB作为一种先进的数据库系统，在存储效率方面表现出色，并具备强大的索引与管理能力。它不仅能够高效处理包含文本、图像、视频以及嵌入形式的数据信息，在元数据集成方面也表现出色。本文旨在深入探讨利用ApertureDB进行嵌入式数据分析的方法，并展示如何构建一个基于检索增强生成模型的完整链条。
主要内容
1. 安装ApertureDB Python SDK
为了更好地进行后续操作
%pip install --upgrade --quiet aperturedb注意 : 可能需要重启内核以使用更新的包。
2. 运行ApertureDB实例
请确认您已部署并配置了一个ApertureDB实例，并准备好相应的环境以便使用它。比如，可以通过Docker运行：
docker run --publish 55555:55555 aperturedata/aperturedb-standalone
adb config create local --active --no-interactive3. 下载网页文档
我们将进行一次简单的网页爬行，从Web中加载文档：
# 用于从网页加载文档
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
loader = WebBaseLoader("https://docs.aperturedata.io")
docs = loader.load()注意 : 设置USER_AGENT环境变量以识别您的请求。
4. 选择嵌入模型
我们将使用OllamaEmbeddings模型生成文档嵌入：
# 运行Ollama服务器
docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama
docker exec ollama ollama run llama2
from langchain_community.embeddings import OllamaEmbeddings
embeddings = OllamaEmbeddings()5. 将文档分为段落
通过将单个文档拆分为多个段落，可以更有效地处理和分析它们：
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter()
documents = text_splitter.split_documents(docs)6. 从文档和嵌入创建向量存储
在ApertureDB实例中创建一个向量存储（descriptor set）：
from langchain_community.vectorstores import ApertureDB
vector_db = ApertureDB.from_documents(documents, embeddings)7. 选择大型语言模型
继续使用已设置的Ollama服务器：
from langchain_community.llms import Ollama
llm = Ollama(model="llama2")8. 构建RAG链
基于RAG链条来处理多模态数据时，则支持向量表示与大型语言模型集成以生成回答。
# 创建提示模板
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("""Answer the following question based only on the provided context:
<context>
{context}
</context>
Question: {input}""")
# 创建文档链
from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain
document_chain = create_stuff_documents_chain(llm, prompt)
# 将向量存储作为文档检索器
retriever = vector_db.as_retriever()
# 创建RAG链
from langchain.chains import create_retrieval_chain
retrieval_chain = create_retrieval_chain(retriever, document_chain)9. 运行RAG链
最后，将问题传递给RAG链并获得答案：
user_query = "How can ApertureDB store images?"
response = retrieval_chain.invoke({"input": user_query})
print(response["answer"])常见问题和解决方案
网络访问受限情况：在一些区域中访问外部API可能会遇到障碍。开发者应寻求替代方案以解决这一问题。
启动容器失败 : 确保Docker正在运行，并且没有端口冲突。
总结与进一步学习资源
ApertureDB支持灵活的多模态数据存储与检索方案。在本教程中,我们将向您介绍如何配置并操作ApertureDB实例,包括加载与处理文档文件,生成嵌入表示以及构建与运行基于Retrieval-Augmented Generation（RAG）的技术链路。为了获取更多关于ApertureDB的知识,您可以访问其官方文档以及其他相关资源
参考资料
LangChain Framework Documentation
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