SQLite-VSS 是一个 SQLite 扩展，专为向量搜索设计，强调本地优先操作，易于集成到应用程序中，无需外部服务器。依赖于 Faiss 库，它提供了高效的相似性搜索和聚类能力。本文将通过一个实际示例展示如何使用 SQLite-VSS 进行向量搜索。

# 安装 sqlite-vss 和 langchain-community 依赖包
%pip install --upgrade --quiet sqlite-vss
%pip install --upgrade --quiet langchain-community

技术背景介绍

向量搜索在现代AI应用中尤为重要，特别是在自然语言处理和推荐系统中。传统数据库难以高效处理大规模向量数据，SQLite-VSS 通过扩展SQLite的功能，并结合Faiss库，提供了高效的本地向量搜索能力。

核心原理解析

SQLite-VSS 通过将文本数据转换为向量存储在SQLite数据库中，实现快速的向量相似度搜索。其核心依赖于向量嵌入模型（如 SentenceTransformers）和高效的向量检索库（如Faiss）。

代码实现演示

以下是如何在SQLite-VSS中加载文本数据并进行查询的示例：

1. 加载文档并拆分为小块

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.embeddings.sentence_transformer import SentenceTransformerEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import SQLiteVSS
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

# 加载文档并拆分成小块
loader = TextLoader("path/to/your/document.txt")
documents = loader.load()

# 将文档拆分成小块
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
texts = [doc.page_content for doc in docs]

2. 创建嵌入函数

# 创建嵌入函数
embedding_function = SentenceTransformerEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")

3. 加载到SQLite-VSS

# 将文本加载到SQLite-VSS，并命名表为 state_union
# db_file 参数是你想要作为sqlite数据库的文件名
db = SQLiteVSS.from_texts(
    texts=texts,
    embedding=embedding_function,
    table="state_union",
    db_file="/tmp/vss.db",
)

4. 执行查询

# 查询
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
data = db.similarity_search(query)

# 打印结果
print(data[0].page_content)

完整代码如下：

# 安装依赖
%pip install --upgrade --quiet sqlite-vss
%pip install --upgrade --quiet langchain-community

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.embeddings.sentence_transformer import SentenceTransformerEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import SQLiteVSS
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

# 加载文档并拆分成小块
loader = TextLoader("path/to/your/document.txt")
documents = loader.load()

# 将文档拆分成小块
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
texts = [doc.page_content for doc in docs]

# 创建嵌入函数
embedding_function = SentenceTransformerEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")

# 将文本加载到SQLite-VSS，并命名表为 state_union
db = SQLiteVSS.from_texts(
    texts=texts,
    embedding=embedding_function,
    table="state_union",
    db_file="/tmp/vss.db",
)

# 查询
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
data = db.similarity_search(query)

# 打印结果
print(data[0].page_content)

应用场景分析

SQLite-VSS 特别适用于以下场景：

1. 本地化应用：例如桌面应用或边缘计算设备，无需依赖外部服务器。
2. 隐私保护：数据保存在本地，便于满足隐私和合规性要求。
3. 小规模项目：适合数据量较小但需要高效向量检索的项目。

实践建议

1. 基础设施要求：确保你的环境支持 Faiss 库并有足够的内存处理向量数据。
2. 模型选择：根据实际需求选择合适的向量嵌入模型，提升搜索准确度。
3. 性能调优：根据数据规模和查询频率调整 SQLite-VSS 和 Faiss 的配置参数。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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