DashVector

文章目录

DashVector
- 一、关于 DashVector
- 二、使用 DashVector 前提准备
- - 1、创建Cluster：
  - - 2、获得API-KEY
    - 3、安装最新版SDK
- 三、快速使用 DashVector
- - 1. 创建Client
  - 2. 创建Collection
  - 3、插入Doc
  - 4、相似性检索
  - 5、删除Doc
  - 6. 查看Collection统计信息
  - 7. 删除Collection
- 四、关于 Proxima
- - 核心能力
- 五、构建 Proxima
- - 获取 Docker 镜像
- 六、向量检索基本概念
- - Client**（**客户端**）
  - Cluster（实例）
  - Collection（**集合**）
  - Partition**（**分区**）
  - Doc**（**文档**）
  - Field（**字段**）
  - Vector（**向量**）
  - Sparse Vector（稀疏向量）
  - QPS**（**访问频次**）
  - API-KEY

一、关于 DashVector

向量检索服务DashVector基于通义实验室自研的高效向量引擎Proxima内核，提供具备水平拓展能力的云原生、全托管的向量检索服务。

DashVector 将其强大的向量管理、向量查询等多样化能力，通过简洁易用的SDK/API接口透出，方便被上层AI应用迅速集成，从而为包括大模型生态、多模态AI搜索、分子结构分析在内的多种应用场景，提供所需的高效向量检索能力。

阿里云：向量检索服务
https://help.aliyun.com/document_detail/2510225.html
产品首页：https://www.aliyun.com/product/ai/dashvector
DashVector PYPI : https://pypi.org/project/dashvector/
LangChain - DashVector
https://python.langchain.com/docs/integrations/vectorstores/dashvector
实践教程： https://help.aliyun.com/document_detail/2510233.html
- 基于向量检索服务与TextEmbedding实现语义搜索
- DashVector x 通义千问大模型：打造基于专属知识的问答服务
- DashVector + ModelScope 玩转多模态检索
- DashVector + DashScope升级多模态检索
- 文本向量生成
- 多模态向量生成
- 图片向量生成

二、使用 DashVector 前提准备

1、创建Cluster：

https://help.aliyun.com/document_detail/2631966.html

1)登录向量检索服务控制台。

https://dashvector.console.aliyun.com/

在这里插入图片描述

2)在左侧导航栏单击Cluster列表，单击创建Cluster。

3)选择Cluster实例类型、实例规格、副本数，填写Cluster名称，单击立即购买。

参数说明

参数	描述
商品类型	向量检索服务的收费类型。当前仅支持按量付费。详见产品计费。
地域	向量检索服务所在地域。当前仅支持华东1（杭州）地域。
实例类型	向量检索服务DashVector当前支持三种实例类型，以支持不同的业务场景和需求：性能型：提供更高的QPS和更低的查询延迟，适用于高并发、大流量、延迟敏感或对写入和查询效率有较高要求的场景。存储型：相对于性能型有5倍的存储容量优势，能够存储和管理更多的向量数据，适用于数据规模大、数据增长快、QPS相对较低的场景。免费试用：适用于测试、体验场景，请勿用于线上生产环境。免费试用实例有效期为1个月，到期后可再次申请试用。免费实例有部分试用限制，详情可参考约束与限制。说明付费Cluster，最多可创建32个Collection。免费试用Cluster，最多可创建2个Collection。重要每个账户同一时间段仅能创建一个免费试用Cluster。免费试用Cluster到期或主动释放后可以再次创建一个免费试用Cluster。免费试用Cluster，创建后30个自然日到期会自动释放，删除所有数据。如有重要业务数据，请及时转移到付费Cluster或者将免费试用Cluster升配为付费Cluster。
实例规格	免费试用Cluster：采用Serverless架构，适用于快速体验产品。免费试用实例使用限制请参考约束与限制。存储型和性能型Cluster分别提供6种可选规格，不同规格的主要区别在于存储容量的不同。实例规格详情，请参见实例规格。
副本数	向量检索服务DashVector支持调整副本数，可选范围为1-5。副本之间数据完全相同，副本数越大，可支持的QPS越高，呈线性关系。同时副本数越大，服务可用性越高，建议对可用性有较高要求的生产环境选择>=2的副本数。说明需要注意，副本数的增加和减少不会影响存储容量，仅影响QPS和可用性。
实例名称	必须由大小写字母、数字、下划线(_)、中划线(-)组成，长度[3, 32]。同一账户中不允许两个相同的Cluster名称同时存在。

4)确认实例信息，勾选服务协议，然后单击立即开通。

5)单击管理控制台跳转至控制台概览页，Cluster创建成功后，即可正常使用向量检索服务。在这里插入图片描述

2、获得API-KEY

API-KEY管理：https://help.aliyun.com/document_detail/2510230.html

dashscope API-Key ： https://dashscope.console.aliyun.com/apiKey

3、安装最新版SDK

安装DashVector SDK：https://help.aliyun.com/document_detail/2510231.html

DashVector向量检索服务提供下列编程语言的SDK供开发者选择。

Python SDK
Java SDK
HTTP API https://help.aliyun.com/document_detail/2510275.html
更多编程语言的DashVector SDK将在稍后陆续提供。

python 安装

pip3 install dashvector

升级：

pip3 install dashvector --upgrade

三、快速使用 DashVector

转载自：https://help.aliyun.com/document_detail/2510223.html

1. 创建Client

使用HTTP API时可跳过本步骤。

import dashvectorclient = dashvector.Client(api_key='YOUR_API_KEY',endpoint='YOUR_CLUSTER_ENDPOINT'
)
assert client

2. 创建Collection

创建一个名称为quickstart，向量维度为4的collection。

client.create(name='quickstart', dimension=4)collection = client.get('quickstart')
assert collection

说明

在未指定距离度量参数时，将使用默认的Cosine距离度量方式。
在未指定向量数据类型时，将使用默认的Float数据类型。

3、插入Doc

from dashvector import Doc# 通过dashvector.Doc对象，插入单条数据
collection.insert(Doc(id='1', vector=[0.1, 0.2, 0.3, 0.4]))# 通过dashvector.Doc对象，批量插入2条数据
collection.insert([Doc(id='2', vector=[0.2, 0.3, 0.4, 0.5], fields={'age': 20, 'name': 'zhangsan'}),Doc(id='3', vector=[0.3, 0.4, 0.5, 0.6], fields={'anykey': 'anyvalue'})    ]
)

4、相似性检索

rets = collection.query([0.1, 0.2, 0.3, 0.4], topk=2)print(rets)

5、删除Doc

# 删除1条数据
collection.delete(ids=['1'])

6. 查看Collection统计信息

stats = collection.stats()print(stats)

7. 删除Collection

client.delete('quickstart')

四、关于 Proxima

proxima github : https://github.com/alibaba/proxima
proxima 文档：https://proximabilin.github.io/docs/
- 使用样例 : https://proximabilin.github.io/docs/gettingstarted/example_usage/
- 安装指南 : https://proximabilin.github.io/docs/gettingstarted/installation/

Proxima 是阿里巴巴达摩院系统 AI 实验室自研的向量检索内核。

目前，其核心能力广泛应用于阿里巴巴和蚂蚁集团内众多业务，如淘宝搜索和推荐、蚂蚁人脸支付、优酷视频搜索、阿里妈妈广告检索等。

同时，Proxima 还深度集成在各式各类的大数据和数据库产品中，如阿里云 Hologres、搜索引擎 Elastic Search 和 ZSearch、离线引擎 MaxCompute (ODPS) 等，为其提供向量检索的能力。

Proxima BE，全称 Proxima Bilin Engine，是 Proxima 团队开发的服务化引擎，实现了对大数据的高性能相似性搜索。

支持 RESTful HTTP 接口访问，同时也支持多种语言的 SDK 以 GRPC 协议访问。

核心能力

Proxima BE 的主要核心能力有以下几点:

支持单机超大规模索引：基于底层向量索引的工程和检索算法优化，使得有限成本下，实现了高效率的检索方法，并支持磁盘索引，单片索引可达几十亿的规模。
支持多数据源全量和增量同步：通过 Mysql Repository 等组件，可将 mysql 等数据源中的数据，实时同步至索引服务，提供查询能力，简化数据处理流程。
支持向量索引实时增删改查：基于全新 CRUD 图索引，支持在线大规模向量索引的从 0 到 1 的流式写入，并实现了索引即时增删改查，避免索引需定期重建。
支持正排数据查询：支持在查询时，可展示文档的所有结构化字段。同时后期将基于此功能，进一步扩展出与文本与向量联合检索等功能。

在这里插入图片描述

五、构建 Proxima

环境要求：

Linux or MacOS
gcc >= 4.9
cmake >= 3.14

git clone https://github.com/alibaba/proximabilin.git
cd proximabilin && git submodule update --initmkdir build && cd build# Build with Debug (Intel Haswell Microarchitecture)
#cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug -DENABLE_HASWELL=ON ..# Build with Release (Intel Haswell Microarchitecture)
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DENABLE_HASWELL=ON ..make -j all

获取 Docker 镜像

平台	仓库	版本
Linux X86_64	ghcr.io/proximabilin/proxima-be	0.2.0

六、向量检索基本概念

转载自：https://help.aliyun.com/document_detail/2511804.html

Client（客户端**）

Client（客户端），是用户用于连接DashVector服务端的基础对象，相当于关系型数据库中的Connection。通过设置API_KEY即可完成Client对象的创建，即完成与DashVector服务端的连接。通过Client对象可进行Collection操作（如新建Collection、获取Collection列表等）。

Cluster（实例）

Cluster（实例），是面向售卖的资源管理单位，相当于关系型数据库中的一个库，我们提供了不同的实例产品规格以满足用户不同的业务需求。用户可以通过控制台进行Cluster管理操作（如创建Cluster、升配Cluster、释放Cluster）等，在创建好的Cluster里，用户可以进行后续的Collection、Partition 等操作。

说明

同一个账户支持创建多个Cluster，账户内单个Cluster名称唯一。
每个账户同一时间段仅能创建一个免费试用Cluster，免费试用Cluster到期或主动释放后可以再次创建一个免费试用Cluster。

Collection（集合）

Collection（集合），是一个相同类型Doc组成的集合，相当于关系型数据库中的一张表。每个Collection必须使用唯一的名称来标识，通过名称可唯一获取Collection对象。Collection对象可进行各种Doc操作（如插入Doc、检索Doc等）和Partition操作（如新建Partition等）。

说明

Collection名称在Cluster内必须唯一，不允许两个相同名称的Collection同时存在。
付费Cluster最多支持创建32个支持Collection；免费Cluster最多支持创建2个Collection。

Partition**（分区）

Partition（分区），是指同一个Collection下的Doc可通过不同的Partition进行分区。各种Doc操作（如插入Doc、检索Doc等）如若指定Partition，则该操作将限定在该指定的Paritition内进行。通过合理的Partition设置，可有效提升Doc操作的效率。

Doc**（文档）

Doc（文档），是DashVector最基础的数据单元，相当于关系型数据库中的一行数据。Doc包含以下属性：id（主键）、vector（向量）、fields（key-value结构的字段名和字段值）。Doc是插入Doc、更新Doc、插入或更新Doc操作的基础输入结构，同时也是检索Doc和获取Doc操作的输出结构。

Field（字段）

Field（字段），是组成Doc的基础单位之一，每个Doc可具备多个Field，相当于关系型数据库中的列。

Vector（向量）

Vector（向量），Embedding Vector，非结构化数据通过各种AI Embedding模型进行特征的提取，获取到的多维数据。DashVector中，Vector作为Doc的基础数据单位之一，用于描述各种非结构化数据的特征。例如，[0.1, 0.2, 0.3, 0.4]就是一个维度（dimension）为4的向量。

Sparse Vector（稀疏向量）

Sparse Vector（稀疏向量），稀疏向量是指大部分元素为0，仅少量元素非0的向量。在DashVector中，稀疏向量可用来表示词频等信息。例如，{1:0.4, 10000:0.6, 222222:0.8}就是一个稀疏向量，其第1、10000、222222位元素（分别代表三个关键字）有非0值（代表关键字的权重），其他元素全部为0。