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RAG實戰(zhàn) | 向量數(shù)據(jù)庫LanceDB指南

發(fā)布于 2025-4-3 00:15
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1. LanceDB介紹

LanceDB是一個開源的用 Rust 實現(xiàn)的向量數(shù)據(jù)庫（https://github.com/lancedb/lancedb），它的主要特點是：

  • 提供單機服務，可以直接嵌入到應用程序中
  • 支持多種向量索引算法，包括Flat、HNSW、IVF等。
  • 支持全文檢索，包括BM25、TF-IDF等。
  • 支持多種向量相似度算法，包括Cosine、L2等。
  • 與Arrow生態(tài)系統(tǒng)緊密集成，允許通過 SIMD 和 GPU 加速在共享內(nèi)存中實現(xiàn)真正的零拷貝訪問。

2. LanceDB安裝

pip install lancedb

預覽版本：

pip install --pre --extra-index-url https://pypi.fury.io/lancedb/ lancedb

3. 快速入門

3.1 連接或者打開數(shù)據(jù)庫

創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫：

import lancedb
db = lancedb.connect("./test")  # 如果數(shù)據(jù)庫不存在，會自動創(chuàng)建

打開數(shù)據(jù)庫：

db = lancedb.open("./test")     # 如果數(shù)據(jù)庫不存在，會報錯

3.2 創(chuàng)建表

data = [
    {"vector": [1, 2], "text": "hello"},
    {"vector": [3, 4], "text": "world"},
]
table = db.create_table("my_table", data=data, mode="overwrite")

df = pd.DataFrame(data)
table = db.create_table("my_table", data=df, mode="overwrite")

3.3 查看當前 db 中的表

print(db.table_names())

3.4 插入數(shù)據(jù)

data = [
    {"vector": [1, 2], "text": "hello"},
    {"vector": [3, 4], "text": "world"},
]
table.add(data)

3.5 查詢數(shù)據(jù)

通過向量查詢數(shù)據(jù)：

query = [1, 2]
results = table.search(query).limit(1).to_pandas()

通過文本查詢數(shù)據(jù)：

query = "hello"
results = table.search(query).limit(1).to_pandas()

3.6 創(chuàng)建索引

table.create_index()

LanceDB 不會自動創(chuàng)建索引，對于數(shù)據(jù)量較大的情況下，建議手動創(chuàng)建，否則會走全文檢索（速度會比較慢）。

3.7 刪除數(shù)據(jù)

table.delete(f'text = "hello"')

刪除數(shù)據(jù)當然也支持 SQL 語法，具體參考官方文檔（https://lancedb.github.io/lancedb/sql/#pre-and-post-filtering）。

3.8 刪除表

db.drop_table("my_table")

注意：如果表不存在，會報錯，可以通過傳入?yún)?shù)忽略錯誤 ??ignore_missing=True??。

4. 向量搜索

4.1 什么是向量搜索

向量搜索是一種在高維空間中搜索向量的方法，主要是將原始數(shù)據(jù)通過嵌入模型得到向量，然后通過向量相似度算法計算向量之間的距離，從而找到最相似的向量。

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4.2 embedding

embedding 是將原始數(shù)據(jù)通過嵌入模型得到向量的過程，嵌入模型可以是預訓練的模型，也可以是自己訓練的模型，是一種將文本、圖像、音頻等數(shù)據(jù)投影到二維空間的方法。

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4.3 索引

和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫一樣，向量數(shù)據(jù)庫也需要索引來加速查詢，索引是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于快速查找數(shù)據(jù)，LanceDB 使用基于磁盤的索引：IVF-PQ，是倒排索引的一種變體，使用PQ 來做壓縮嵌入。

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PQ 原理主要分為以下步驟：

  • 對向量進行分桶，將向量分為多個桶，每個桶包含多個向量，比如 樣本的維度 D=1024，桶的數(shù)量 M=64，每個桶的維度 16；
  • 對樣本的每個段分別進行聚類，聚成 k=256（其中 K 可以定義） 個聚類中心，這樣整個樣本被分為 M*K 個聚類中心，每個聚類中心分配一個 ID（范圍 0-K-1）；
  • 通過上面的聚類和 ID 分配，每個樣本就會變成量化后的向量，例如 [28, 100, 99, 255 ...]；
  • 對于新加入樣本按照第一步的分桶方式切分，然后再聚類的分段里面找到最近的類中心，然后將聚類中心的 ID 作為量化后的向量；

通過以上的處理，原來 1024 維度向量*float類型（1024 * 4 字節(jié)）被壓縮到 64 個字節(jié)，大大減少了存儲空間和計算量，當然量化是有損的，所以對于數(shù)據(jù)量不大的情況，可以不使用索引，直接暴力搜索。

4.4 暴力搜索和 ANN 搜索

  • 如果要搜索的準確度，執(zhí)行暴力搜索是一種好的選擇，基本上就是對所有的向量進行相似度計算，然后返回最相似的向量，相當于 kNN 搜索。
  • kNN 和每個向量都做距離計算，計算量比較大，所以需要使用 ANN 搜索，ANN 搜索是一種基于樹的搜索方法，使用樹結(jié)構(gòu)來存儲向量，然后通過樹的搜索來找到最相似的向量。


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4.5 HNSW

HNSW 是一種基于圖的搜索方法，使用圖結(jié)構(gòu)來存儲向量，然后通過圖的搜索來找到最相似的向量，原理類似跳躍表，通過分層的 k-ANN 圖來實現(xiàn)遞歸搜索。

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LanceDB 創(chuàng)建 HNSW 索引樣例：

data = [
    {"vector": row, "item": f"item {i}"}
    for i, row in enumerate(np.random.random((10_000, 1536)).astype('float32'))
]
tbl = db.create_table("my_vectors", data=data)
tbl.create_index(index_type=IVF_HNSW_SQ)

5. LanceDB 使用指南

5.1 通過 Pandas DataFrame 插入數(shù)據(jù)

import pandas as pd
import lancedb
import numpy as np
db = lancedb.connect("./test")
table = db.create_table("my_table", data=[], mode="overwrite")
df = pd.DataFrame({
    "vector": [np.random.rand(100) for _ in range(100)],
    "text": [f"hello {i}" for i in range(100)],
})
table.add(df)

5.2 通過 Arrow Table 插入數(shù)據(jù)

import pyarrow as pa
import lancedb
import numpy as np
db = lancedb.connect("./test")
table = db.create_table("my_table", data=[], mode="overwrite")
table = db.create_table("my_table", data=pa.Table.from_pandas(df), mode="overwrite")

5.3 通過 Model 插入數(shù)據(jù)

import lancedb
from lancedb.pydantic import LanceModel

class MyModel(LanceModel):
    vector: list[float]
    text: str

db = lancedb.connect("./test")
table = db.create_table("my_table", schema=MyModel, mode="overwrite")
model = MyModel(vector=[1, 2], text="hello")
table.add(model)

5.4 通過迭代器寫入大規(guī)模數(shù)據(jù)

import lancedb
import pyarrow as pa

def make_batches():
    for i in range(1000):
        yield pa.Table.from_pandas(pd.DataFrame({
            "vector": [np.random.rand(100) for _ in range(100)],
            "text": [f"hello {i}"for i in range(100)],
        }))

schema = pa.schema(
    [
        pa.field("vector", pa.list_(pa.float32(), 4)),
        pa.field("item", pa.utf8()),
    ]
)
db = lancedb.connect("./test")
table = db.create_table("my_table", make_batches(), schema=schema, mode="overwrite")

或者通過迭代器寫入數(shù)據(jù)：

import lancedb
import pyarrow as pa
def make_batches():
    for i in range(1000):
        yield pa.Table.from_pandas(pd.DataFrame({
            "vector": [np.random.rand(100) for _ in range(100)],
            "text": [f"hello {i}" for i in range(100)],
        }))

db = lancedb.connect("./test")
table = db.create_table("my_table", data=[], mode="overwrite")
table.add(make_batches())

5.5 刪除指定的數(shù)據(jù)

db = lancedb.connect("./test")
data = [
    {"x": 1, "vector": [1, 2]},
    {"x": 2, "vector": [3, 4]},
    {"x": 3, "vector": [5, 6]},
]
# Synchronous client
table = db.create_table("delete_row", data)
table.to_pandas()
#   x      vector
# 0  1  [1.0, 2.0]
# 1  2  [3.0, 4.0]
# 2  3  [5.0, 6.0]

table.delete("x = 2")
table.to_pandas()
#   x      vector
# 0  1  [1.0, 2.0]
# 1  3  [5.0, 6.0]

5.6 更新數(shù)據(jù)

db = lancedb.connect("./test")
data = [
    {"x": 1, "vector": [1, 2]},
    {"x": 2, "vector": [3, 4]},
    {"x": 3, "vector": [5, 6]}, 
]
# Synchronous client    
table = db.create_table("update_row", data)
table.update(where="x = 2", values={"vector": [10, 10]})

5.7 一致性

由于 lancedb 是嵌入到各個應用中，所以數(shù)據(jù)更新并不能保持一致，可以通過設置 ??read_consistency_interval?? 參數(shù)來保證數(shù)據(jù)更新的一致性。

??read_consistency_interval?? 是一個時間間隔，單位是秒。

  • 不設置，數(shù)據(jù)庫不檢查其他進程對表所做的更新。這提供了最佳查詢性能，但意味著客戶端可能無法看到最新的數(shù)據(jù)，此設置適用于在表引用的生命周期內(nèi)數(shù)據(jù)不會發(fā)生變化的應用程序。
  • 如果設置為 0，數(shù)據(jù)庫在每次讀取時檢查更新。這提供了最強的一致性保證，確保所有客戶端都看到最新提交的數(shù)據(jù)，但是，它的開銷最大。當一致性比高 QPS 更重要時，此設置是合適的。
  • 自定義間隔時間，數(shù)據(jù)庫以自定義間隔（例如每 5 秒）檢查更新。這提供了最終一致性，允許寫入和讀取操作之間有一些滯后，從性能方面來看，這是強一致性和無一致性檢查之間的中間地帶，此設置適用于即時一致性并不重要但客戶端最終應該看到更新數(shù)據(jù)的應用程序。

from datetime import timedelta

uri = "data/sample-lancedb"
# 保障數(shù)據(jù)最終一致性
db = lancedb.connect(uri, read_consistency_interval=timedelta(secnotallow=5))
tbl = db.open_table("test_table")

5.8 構(gòu)建 ANN 索引

import lancedb
import numpy as np
db = lancedb.connect("./test")
data = [
    {"vector": row, "item": f"item {i}"}
    for i, row in enumerate(np.random.random((10_000, 1536)).astype('float32'))
]
tbl = db.create_table("my_vectors", data=data)
tbl.create_index(distance_type='l2', num_partitinotallow=2, num_sub_vectors=4)
  • distance_type：距離度量算法，可以參考（cosine, l2）等；
  • num_partitions： 分區(qū)數(shù)量；
  • num_sub_vectors：子向量數(shù)量，PQ 的子向量數(shù)量；
  • num_bits：用于編碼的子向量的位數(shù)，支持 4 和 8；

如果需要通過 CUDA 加速，可以增加參數(shù)：

tbl.create_index(distance_type='l2', num_partitinotallow=2, num_sub_vectors=4, accelerator='cuda')

5.9 搜索數(shù)據(jù)

1）kNN 搜索：不建立索引，就會掃描全表，計算每個向量的距離，然后返回最相似的 k 個向量，也可以指定距離度量算法。

query = np.random.random(1536).astype('float32')
results = tbl.search(query).limit(10).distance_type("cosine").to_pandas()

2）ANN 搜索：通過索引搜索，支持 nprobes 和 refine_factor 參數(shù)。

  • nprobes 數(shù)字越大，搜索越準確，但是速度越慢；
  • refine_factor 對召回的進行重排優(yōu)化；

query = np.random.random(1536).astype('float32')
tbl.search(query).limit(2).nprobes(20).refine_factor(
    10
).to_pandas()

3）基于距離范圍搜索：主要用于不通過topk 查詢，而是通過距離范圍查詢。

query = np.random.random(1536).astype('float32')
tbl.search(query).distance_range(0.1, 0.5).to_pandas()

4）全文搜索：如果需要對字符串進行索引，并通過關(guān)鍵字搜索進行查詢，可以通過創(chuàng)建 FTS 索引。

from lancedb.index import FTS

tbl = db.create_table("my_vectors", data=[
    {"vector": np.rand.random(10), "item": f"this item {i}"}
    {"vector": np.rand.random(10), "item": f"this item {i + 100}"}
])
tbl.create_fts_index("text", use_tantivy=False)
tbl.search("this item 10").limit(10).select(["item"]).to_pandas()

5）過濾搜索：通過 SQL 語法進行過濾搜索。

tbl.search("this item 10").limit(10).where("item='this'", prefilter=True).to_pandas()

5.10 SQL 語法

LanceDB 支持 SQL 語法如下：

>, <, >=, <=
AND, OR, NOT
IS NULL, IS NOT NULL
IS TRUE, IS FALSE
IN 
LIKE, NOT LIKE
CAST 
regexp_match(column, pattern)

樣例如下：

table.search("this item 10").where(
    "(item IN ('item 0', 'item 2')) AND (id > 10)"
).to_arrow()

6. LanceDB 結(jié)合 embedding

6.1 注冊 embedding 模型

LanceDB 支持結(jié)合 embedding 模型進行搜索。

import lancedb
from lancedb.pydantic import LanceModel, Vector
from lancedb.embeddings import get_registry

db = lancedb.connect("./test")
func = get_registry().get("openai").create(name="text-embedding-ada-002")

class Words(LanceModel):
    text: str = func.SourceField()
    vector: Vector(func.ndims()) = func.VectorField()

table = db.create_table("words", schema=Words, mode="overwrite")
table.add(
    [
        {"text": "hello world"},
        {"text": "goodbye world"}
    ]
)

query = "greetings"
actual = table.search(query).limit(1).to_pydantic(Words)[0]
print(actual.text)

通過 get_registry() 注冊不同的模型參數(shù)，其中支持的代碼如下：

  • ??get_registry().get("sentence-transformers").create(name="BAAI/bge-small-en-v1.5", device="cpu")??
  • ??get_registry().get("huggingface").create(name='facebook/bart-base')??
  • ??get_registry().get("ollama").create(name="nomic-embed-text")??
  • ??get_registry().get("openai").create(name="text-embedding-ada-002")??
  • ??et_registry().get("instructor").create(source_instructinotallow="represent the docuement for retreival", query_instructinotallow="represent the document for retreiving the most similar documents")??
  • ??get_registry().get("gemini-text").create()??
  • ??get_registry().get("open-clip").create()??
  • ??get_registry().get("imagebind").create()??...

6.2 完整的使用樣例

1）注冊 embedding 函數(shù)

from lancedb.embeddings import get_registry

registry = get_registry()
clip = registry.get("open-clip").create()

2）定義數(shù)據(jù)模型

from lancedb.pydantic import LanceModel, Vector
from typing import List

class Document(LanceModel):
    id: str
    vector: Vector(clip.ndims()) = clip.VectorField()
    image_uri: str = clip.SourceField()

3）創(chuàng)建表并添加數(shù)據(jù)

db = lancedb.connect("~/lancedb")
table = db.create_table("pets", schema=Pets)

table.add([{"image_uri": u} for u in uris])

4）查詢數(shù)據(jù)

results = (
    table.search("dog")
        .limit(10)
        .to_pandas()
)

參考

（1）??https://lancedb.github.io/lancedb/??

（2）https://excalidraw-phi-woad.vercel.app/

本文轉(zhuǎn)載自??周末程序猿??，作者：周末程序猿

已于2025-4-3 00:15:42修改
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