# 掌握数据的力量：使用Hologres进行实时向量数据库查询
## 引言
在大数据时代，各行各业都在不断追求更快速、更高效的数据分析方式。Hologres为我们提供了一种实时数据仓储服务，支持海量数据的实时写入、更新、处理和分析。与Proxima深度集成的Hologres现已支持向量数据库功能，让相似度搜索更加高效。本篇文章将带你深入了解如何使用Hologres进行实时向量数据库查询。
## 主要内容
### Hologres简介
Hologres是阿里云开发的一项统一实时数据仓储服务，兼容PostgreSQL，并支持标准SQL语法。它可以处理PB级别的数据，支持高并发和低延时的在线数据服务。除了OLAP分析，Hologres还支持通过集成的Proxima实现向量相似搜索功能。
### Proxima的优势
Proxima是由阿里巴巴达摩院开发的高性能软件库，可进行高吞吐量和低延时的向量最近邻搜索。相比开源软件，比如Faiss，Proxima提供了更高的稳定性和性能。
## 代码示例
下面是如何使用Hologres进行向量存储和相似度搜索的一个完整示例：
```python
# 安装相关Python包
%pip install --upgrade --quiet langchain_community hologres-vector
# 导入所需模块
from langchain_community.vectorstores import Hologres
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
# 加载文档并拆分
loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
# 获取文本嵌入
embeddings = OpenAIEmbeddings()
# 设置环境变量以连接Hologres
import os
os.environ["PGHOST"] = "{host}"
os.environ["PGPORT"] = "80" # 可选，默认为80
os.environ["PGDATABASE"] = "{db_name}" # 可选，默认为postgres
os.environ["PGUSER"] = "{username}"
os.environ["PGPASSWORD"] = "{password}"
# 连接到Hologres并存储嵌入和文档
connection_string = Hologres.connection_string_from_db_params(
host=os.environ.get("PGHOST", "localhost"),
port=int(os.environ.get("PGPORT", "80")),
database=os.environ.get("PGDATABASE", "postgres"),
user=os.environ.get("PGUSER", "postgres"),
password=os.environ.get("PGPASSWORD", "postgres"),
)
vector_db = Hologres.from_documents(
docs,
embeddings,
connection_string=connection_string,
table_name="langchain_example_embeddings",
)
# 查询并检索数据
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = vector_db.similarity_search(query)
print(docs[0].page_content)
常见问题和解决方案
- 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，访问API可能不太稳定。可以考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。
- 性能调优：在处理大规模数据时，系统性能可能受到影响。建议采用分布式架构或分片策略以提升性能。
总结与进一步学习资源
Hologres结合Proxima的向量搜索功能，为我们提供了一种高效实时的数据处理解决方案。在大数据分析和应用中，掌握Hologres可以大大提高工作效率。如果你希望深入学习Hologres及其应用，以下资源可能对你有所帮助：
参考资料
- 阿里云Hologres官方文档
- 阿里巴巴达摩院Proxima技术白皮书
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