Datalayers 向量检索：基于Datalayers构建RAG系统

Datalayers 是一个高性能的分布式、多模态数据库，它提供了时间序列存储、键值存储等多种存储引擎，使用 SQL 语言进行数据的查询和管理。通过其分布式架构，Datalayers 实现了低存储成本与高效地处理大规模数据，并确保数据的可靠性和可用性。

随着人工智能技术的快速发展，向量数据库已成为现代AI应用的核心基础设施。从语义搜索到推荐系统，从图像识别到文档检索，向量数据的存储和相似性搜索能力直接影响着AI应用的效果和性能。Datalayers 通过原生支持向量数据类型，为开发者提供了一套完整的向量数据管理解决方案。

本文将介绍 Datalayers 中向量检索的基础使用与展示基于 Datalayers 构建的多模态RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成系统。

在 Datalayers 中使用向量检索

Datalayers 支持固定长度的向量数据类型，使用 VECTOR(dimension) 语法定义。向量的最大维度支持到 16,383 维，内部使用 Float32 类型存储向量元素，既保证了精度又兼顾了存储效率。

创建表

下面通过一个实际的例子来看如何使用向量数据类型：

CREATE TABLE document_embeddings(
    ts TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    doc_id INT32,
    title STRING,
    content_embedding VECTOR(3),
    timestamp key(ts)
)
PARTITION BY HASH(doc_id) PARTITIONS 4
ENGINE=TimeSeries

在上面建表语句中，通过 VECTOR（768）指定 content_embedding 字段为向量类型，为方便演示，此处定义为： VECTOR(3)。

写入数据

Datalayers 采用标准 SQL 做为交互语言，因此使用标准 INSERT 语句即可实现向量数据类型的写入，如下：

INSERT INTO document_embeddings (ts, doc_id, title, content_embedding) VALUES
('2024-08-10 10:00:00', 1, 'AI技术发展', [0.1, 0.2, 0.3]),
('2024-08-10 10:05:00', 2, '数据库优化', [0.2, 0.1, 0.4])

向量检索

Datalayers 提供了丰富的内置向量函数，满足各种向量计算需求。

-- 基础向量函数
-- 获取向量维度
SELECT dim(content_embedding) FROM document_embeddings;
-- 计算向量的L2范数（欧几里得长度）
SELECT l2_norm(content_embedding) FROM document_embeddings;
-- 向量L2归一化
SELECT l2_normalize(content_embedding) FROM document_embeddings;

-- 距离计算函数
-- 对于相似性搜索，Datalayers 提供了多种距离计算方法。以L2距离为例：
-- 计算与查询向量的L2距离
SELECT doc_id, title, l2_distance(content_embedding, [0.1, 0.2, 0.9]) as similarity_score
FROM document_embeddings 
ORDER BY similarity_score
LIMIT 10;

更多介绍请参考 Datalayers 向量检索文档

快速体验

基于 Datalayers 向量检索能力，我们构建了一个完整的多模态RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成系统。该系统展示了如何在实际项目中使用向量检索技术。仓库地址：https://github.com/datalayers-io/datalayers-vector-demo ，欢迎大家下载体验。

根据仓库中的 README，进行部署后，通过访问 http://localhost:8000 即可体验：文本语义搜索、图片内容检索、多模态混合搜索、RAG增强对话等。

结语

Datalayers 的向量功能为AI应用提供了强大而灵活的数据管理能力。通过原生的向量数据类型支持、丰富的向量操作函数，以及优化的存储引擎，开发者可以轻松构建高性能的向量搜索应用。

结合Datalayers的分布式架构和时间序列特性，无论是处理大规模的文档语料库，还是实时的推荐系统，都能获得出色的性能表现。随着AI技术的持续演进，向量数据库将在更多场景中发挥关键作用，而 Datalayers 已经为此做好了充分准备。