Upstash Vector：将维基百科索引成1.44亿向量数据构建搜索引擎和RAG机器人

Upstash Vector，一个支持可扩展相似性搜索的向量数据库，对 1100 万篇维基百科文章进行了向量化，索引超过1.5亿个向量。该项目的目标是利用维基百科的数据创建一个语义搜索引擎和一个RAG（基于检索增强生成的）聊天机器人。维基百科因其丰富的信息库和易于获取的特点被选为数据源。 通过下载大规模的维基百科数据，将其清理并拆分成可管理的段落，然后使用 Upstash 提供的 BGE-M3 模型对这些段落进行嵌入处理。嵌入过程持续了近一周， 最终生成了大约1.44亿个向量，覆盖了11种语言（英语、德语、法语、俄语、 西班牙语、意大利语、中文、日语、葡萄牙语、波斯语和土耳其语）。 这些向量被索引到 Upstash Vector 中，实现了高效的语义搜索。 Upstash Vector 是 Upstash 提供的一种向量数据库，专为高效的相似性搜索而设计。它主要用于处理和查询大量向量化的数据。向量化是将文本、图像或其他数据转换为数字向量的过程，以便在这些向量之间进行相似性比较。Upstash Vector 提供了以下几个关键功能： 向量化存储和查询 : 它可以存储数百万甚至数十亿个向量，并支持高效的相似性搜索，这对于需要快速查找相似内容的应用场景非常重要。 命名空间 : 支持使用命名空间管理不同的数据集，使得可以在同一个数据库中隔离和组织不同的数据。 元数据过滤 : 支持基于元数据的过滤，使得查询更加灵活和精确。 内置嵌入模型 : 提供了一些预训练的嵌入模型，方便用户直接使用这些模型进行向量化处理，而不需要自己训练模型。 Upstash Vector 解决的问题 大规模数据的语义搜索 : 在传统的关键词匹配搜索中，很难捕捉到上下文和语义之间的关系。Upstash Vector 通过向量化技术，使得可以基于语义进行搜索，从而提高了搜索的准确性，特别是在处理自然语言查询时。例如，传统的搜索只能根据字面上的匹配来找内容，像搜索“狗”可能找不到“小狗”的信息。而 Upstash Vector 可以理解内容的含义，搜索“狗”时会找到和“狗”相关的所有信息，比如“汪星人”或者“宠物”。 跨语言支持 : 借助多语言嵌入模型，Upstash Vector 可以处理和查询多种语言的内容，这对于需要支持全球多语言用户的应用非常有用。比如你用中文搜索“世界最高的山”，它也能找到英文里关于“Mount Everest”的信息。 高效处理大规模数据 : 它特别擅长处理海量的数据，像维基百科这么大的内容，也能快速进行搜索，不会因为数据多而变慢。在处理大规模数据集（如维基百科）时，传统的数据库或搜索引擎可能会遇到性能瓶颈。Upstash Vector 的设计使其能够高效地处理和查询大量向量数据，保证查询的响应速度和精度。 简化复杂应用开发 : 通过提供内置的模型和简单的 API，Upstash Vector 简化了构建复杂应用（如语义搜索引擎和聊天机器人）的过程，使开发者能够更专注于应用的业务逻辑，而不是底层技术细节。开发者通过Upstash Vector能更容易地开发出复杂的应用，比如智能聊天机器人或语义搜索引擎，而不需要费很多精力去处理底层的技术细节。 主要功能 向量化存储和检索 ： 存储多维向量： Upstash Vector 能够存储大规模的多维向量数据，并支持高效的存储和检索。 相似性搜索： 它可以在大量向量中进行相似性搜索，快速找到与查询向量最相似的向量。这意味着你可以将文本、图像等信息转换为向量，然后快速找到与之相似的其他内容。 应用场景 ：这对于需要处理海量数据并快速找到相关结果的应用非常重要，如推荐系统、图像搜索、文本检索等。 命名空间支持 ： 功能描述 ：Upstash Vector 支持使用命名空间来管理和组织不同的数据集。命名空间可以理解为一个独立的数据空间，这样你可以在一个数据库中存放多个数据集，而不必担心它们之间会互相干扰。 应用场景 ：当你需要处理不同的项目或不同的数据集时，命名空间能够帮助你更好地管理和隔离这些数据。 元数据过滤 ： 功能描述 ：Upstash Vector 支持使用命名空间来组织和隔离不同的数据集。例如，可以为不同语言的数据集创建单独的命名空间，从而更好地管理和检索数据。 元数据过滤： 在进行搜索时，Upstash Vector 允许你基于向量数据的元数据进行过滤。元数据是关于数据的“数据”，比如记录的时间、数据来源等。这使得可以根据特定的条件筛选和定位数据，进一步提高检索的精准性。 应用场景 ：如果你只想搜索特定时间段内的内容或者来自特定来源的内容，元数据过滤会非常有用。 内置嵌入模型 ： 自动向量嵌入： Upstash Vector 提供了内置的嵌入模型，用户可以直接将文本、图像等数据内容转换为向量插入数据库，并由系统自动生成向量。方便用户直接使用，而不需要自己花时间和资源去训练模型。这大大简化了创建语义搜索引擎或 RAG（基于检索的生成）应用的过程。 应用场景 ：适合那些想要快速实现向量化处理的用户，比如在短时间内构建一个智能搜索引擎。 跨语言支持 ： 跨语言搜索： 使用支持多语言的嵌入模型，如 BGE-M3，Upstash Vector 能够处理和理解多种语言的内容，并在不同语言之间进行相似性搜索。支持跨语言的语义搜索。这意味着用户可以用一种语言进行查询，并在其他语言的数据中找到相应的结果。 语义理解： 利用嵌入模型，Upstash Vector 能够理解和处理文本的语义层次信息，使搜索结果更加精准和相关。 应用场景 ：对于全球化应用或多语言支持的项目，这个功能尤为重要。 高效的向量索引和查询 ： 快速索引： 在处理大规模数据集时，Upstash Vector 可以高效地完成向量索引，即使是在大规模的数据集上也能保持很好的性能。确保在短时间内为大规模数据集建立索引，从而支持快速检索。 近似最近邻搜索（ANN）： Upstash Vector 使用优化的算法（如 DiskANN）进行近似最近邻搜索，平衡了搜索的精确度和速度。 应用场景 ：适合处理大规模数据集的场景，如需要对海量文本或图像进行快速搜索的系统。 集成与扩展性： 与其他 Upstash 工具集成： Upstash Vector 可以与 Upstash 的其他工具（如 Redis 和 QStash LLM APIs ）无缝集成，用于构建复杂的应用程序，如 RAG 聊天机器人或高级推荐系统。 可扩展性： 设计上 Upstash Vector 能够扩展以支持不断增长的数据量和用户需求，适合构建可伸缩的企业级系统。 应用场景： 推荐系统： 为用户推荐相似的商品、内容或服务。 图像搜索： 根据查询图像或描述，检索相似的图片。 文本检索： 在大量文档或网页中查找与查询最相关的文本。 RAG 应用： 使用向量数据库作为知识库，结合大语言模型实现高级问答系统或聊天机器人。 运行模式 Upstash Vector 提供了两种主要的运行模式，以满足不同的应用需求和使用场景： 1. 自带向量模式（Vector Mode with User-Provided Embeddings） 在这种模式下，用户自行提供已经生成的向量嵌入，Upstash Vector 负责存储、管理和检索这些向量。此模式适合已经拥有向量嵌入数据或希望使用特定嵌入模型的情况。 运行步骤： 生成嵌入： 用户使用自己选择的模型生成数据的向量嵌入。 上传向量： 将生成的向量上传到 Upstash Vector 进行存储。 相似性搜索： 用户可以通过查询向量执行相似性搜索，Upstash Vector 将返回与查询向量最相似的结果。 适用场景： 用户需要对嵌入模型有高度控制，并希望自行管理向量生成过程。 需要利用特定的嵌入模型进行数据处理，如使用图像、文本或其他领域的专用模型。 2. 文本输入模式（Text-to-Vector Mode with Built-in Embeddings） 在这种模式下，用户可以直接输入原始文本数据，Upstash Vector 将自动使用其内置的嵌入模型将文本转换为向量并进行存储和检索。这种模式大大简化了使用过程，适合不希望处理嵌入生成的用户。 运行步骤： 文本输入： 用户直接将文本数据输入 Upstash Vector。 自动嵌入生成： Upstash Vector 使用其内置的嵌入模型将文本数据转换为向量。 存储与检索： Upstash Vector 存储生成的向量，并允许用户通过查询文本进行相似性搜索，系统会自动处理文本到向量的转换，并返回相关结果。 适用场景： 用户希望简化向量嵌入的生成过程，专注于应用的开发而非底层技术。 需要快速部署和运行语义搜索引擎或聊天机器人等应用，而不需要手动管理嵌入模型。 模式选择的考量： 控制 vs 简化： 如果用户需要对嵌入生成过程有更多的控制和定制，可以选择自带向量模式。如果希望最大程度地简化开发流程，可以选择文本输入模式。 数据类型： 如果数据的嵌入模型已经存在（例如图像处理领域），自带向量模式更为合适。如果是文本数据且希望快速部署，文本输入模式是更好的选择。 如何利用这些向量数据和 Upstash 的工具构建一个RAG聊天机器人 如何利用 Upstash 的工具（包括 Redis 和 QStash LLM API）以及生成的向量数据来构建一个 RAG（Retrieval-Augmented Generation，基于检索增强生成的）聊天机器人。以下是该部分的详细介绍： 1. RAG 聊天机器人的概念： RAG 聊天机器人是一种结合了检索和生成技术的高级聊天系统。在这种系统中，用户的查询首先通过向量搜索在知识库中检索相关信息，然后使用生成模型（如大语言模型，LLM）根据检索到的信息生成更具针对性和上下文相关的回答。这样可以在处理用户查询时提供更加准确和信息丰富的响应。 2. 利用 Upstash Vector 进行语义搜索： 向量数据库作为知识库： Upstash Vector 在这个系统中充当了知识库的角色。它存储了从维基百科文章中生成的大量向量，并在用户发出查询时进行快速相似性搜索。 查询向量生成： 当用户输入查询时，Upstash Vector 会自动将查询文本转换为向量（如果使用的是文本输入模式），并在数据库中寻找最相似的向量。 搜索结果： 搜索结果包括与用户查询最相关的维基百科段落，这些段落将被传递给生成模型用于进一步处理。 3. 使用 Redis 存储聊天会话： 聊天记录存储： Upstash Redis 用于存储每个用户的聊天会话记录。这使得聊天机器人可以在整个对话过程中保持上下文，从而提供更一致和连贯的回答。 状态管理： 通过 Redis，系统可以有效管理和保持用户会话的状态，例如跟踪过去的对话内容、查询历史等，这对于构建一个高效的聊天机器人至关重要。 4. QStash LLM API 的集成： 生成模型： QStash LLM APIs 提供了对大语言模型（如 Meta-Llama-3-8B-Instruct）的访问，这个模型负责生成最终的响应。模型根据检索到的相关信息生成回答，并通过 API 返回给用户。 与向量数据库的结合： RAG 系统的核心是检索到的相关信息与生成模型相结合。通过将 Upstash Vector 搜索到的段落输入 LLM，生成模型可以利用这些信息生成高度相关和上下文相关的回答。 5. 集成过程： 轻松集成： 使用 Upstash 提供的工具，开发者可以用很少的代码实现整个系统的集成。由于 Upstash 提供了高层次的 API 和工具，系统的复杂部分（如向量检索、状态管理和生成模型集成）被大大简化。 现有索引的再利用： 由于 Upstash Vector 已经处理并存储了维基百科的向量索引，这些索引可以直接用于 RAG 聊天机器人，无需重新处理数据。 6. 代码示例与项目链接： 该项目的 源代码 ，供读者查看和学习如何实现这一整套系统。这些代码展示了如何结合 Upstash Vector、Redis 和 QStash LLM API 构建一个完整的 RAG 聊天机器人。 Wikipedia-semantic-search： https://github.com/upstash/wikipedia-semantic-search Upstash RAG Chat SDK： https://github.com/upstash/rag-chat

在线体验： https://wikipedia-semantic-search.vercel.app/ 原帖： 使用 Upstash Vector 索引数百万篇维基百科文章

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