Как использовать векторную базу данных в Python

[

Векторные базы данных в Python

В этом руководстве мы рассмотрим использование векторных баз данных в Python для представления и поиска неструктурированных объектов, таких как текстовые документы. Мы также узнаем, как использовать векторные преобразования (embeddings) для представления текстовой информации в виде числовых векторов, и как проводить поиск и анализ этих векторов с помощью векторных баз данных.

Представление данных в виде векторов

Прежде чем мы начнем изучать векторные базы данных и векторные преобразования, важно понять, что такое векторы и как их можно использовать для представления данных. Вектор можно представить как упорядоченный набор чисел. В Python векторы могут быть представлены с помощью массивов, например, с использованием библиотеки NumPy.

import numpy as np

# Создание вектора с помощью NumPy
vector = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Вывод вектора
print(vector)

Вывод:

[1 2 3 4 5]

Векторы могут иметь различную размерность в зависимости от числа элементов. Например, вектор (1, 2, 3) является трехмерным вектором, так как он имеет три элемента.

Векторные преобразования (Embeddings)

Векторные преобразования, или embeddings, являются способом представления неструктурированных данных, таких как текстовые документы, с помощью числовых векторов. Векторные преобразования позволяют выразить семантическую и контекстуальную информацию о тексте в виде чисел, что упрощает их анализ и обработку компьютерными алгоритмами.

import numpy as np
import spacy

# Загрузка модели языка
nlp = spacy.load("en_core_web_md")

# Векторное преобразование текста
vector = nlp("This is an example sentence.").vector

# Вывод вектора
print(vector)

Вывод:

[-0.043219   0.024472  -0.126291  ...  0.031936   0.01352   -0.062201 ]

Здесь мы использовали модель языка en_core_web_md из библиотеки SpaCy для получения векторного представления текста. Каждое слово в предложении было преобразовано в вектор, а затем все вектора были объединены в единый вектор, представляющий всё предложение.

Векторные базы данных

Векторные базы данных позволяют эффективно хранить и анализировать векторные преобразования. Они предоставляют функционал для сохранения векторов в базе данных и поиска наиболее похожих векторов на заданный. С помощью векторных баз данных можно, например, находить документы, которые содержат семантически близкую информацию к заданному тексту.

import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# Создание набора векторов
vectors = np.array([
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9]
])

# Вычисление косинусного расстояния между векторами
similarities = cosine_similarity(vectors)

# Вывод результатов
print(similarities)

Вывод:

[[1.         0.97463185 0.95257934]
 [0.97463185 1.         0.99388373]
 [0.95257934 0.99388373 1.        ]]

В данном примере мы создали набор векторов и вычислили косинусное расстояние между ними. Косинусное расстояние показывает степень сходства между векторами: чем ближе значение к 1, тем больше степень сходства.

Заключение

В этом руководстве мы рассмотрели основы работы с векторными базами данных в Python. Мы изучили, как можно представлять данные в виде векторов и использовать векторные преобразования для представления текстовых данных. Мы также узнали, как выполнять поиск и анализ векторов с помощью векторных баз данных. Надеюсь, что это руководство поможет вам в использовании векторных баз данных в ваших проектах на Python.