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StarRocks 是一个高性能分析型数据库。 StarRocks 是一个面向全分析场景的下一代亚秒级 MPP 数据库，包括多维分析、实时分析和即席查询。
通常 StarRocks 被归类为 OLAP，并且在 ClickBench — 一个分析型数据库基准测试 中表现出色。由于它拥有超快的向量化执行引擎，它也可以被用作快速的向量数据库。
这里我们将展示如何使用 StarRocks 向量存储。

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设置

pip install -qU  pymysql langchain-community
在开始时设置 update_vectordb = False。如果没有文档更新，那么我们不需要重建文档的嵌入向量 
from langchain_classic.chains import RetrievalQA
from langchain_community.document_loaders import (
    DirectoryLoader,
    UnstructuredMarkdownLoader,
)
from langchain_community.vectorstores import StarRocks
from langchain_community.vectorstores.starrocks import StarRocksSettings
from langchain_openai import OpenAI, OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import TokenTextSplitter

update_vectordb = False

/Users/dirlt/utils/py3env/lib/python3.9/site-packages/requests/__init__.py:102: RequestsDependencyWarning: urllib3 (1.26.7) or chardet (5.1.0)/charset_normalizer (2.0.9) doesn't match a supported version!
  warnings.warn("urllib3 ({}) or chardet ({})/charset_normalizer ({}) doesn't match a supported "

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加载文档并将其分割为令牌

加载 docs 目录下的所有 markdown 文件 对于 StarRocks 文档，你可以从 github.com/StarRocks/starrocks 克隆仓库，其中有一个 docs 目录。 
loader = DirectoryLoader(
    "./docs", glob="**/*.md", loader_cls=UnstructuredMarkdownLoader
)
documents = loader.load()
将文档分割为令牌，并设置 update_vectordb = True，因为有新的文档/令牌。 
# 加载文本分割器并将文档分割成文本片段
text_splitter = TokenTextSplitter(chunk_size=400, chunk_overlap=50)
split_docs = text_splitter.split_documents(documents)

# 告诉向量数据库更新文本嵌入
update_vectordb = True

split_docs[-20]

Document(page_content='使用 Docker 编译 StarRocks\n\n本主题描述如何使用 Docker 编译 StarRocks。\n\n概述\n\nStarRocks 为 Ubuntu 22.04 和 CentOS 7.9 提供了开发环境镜像。使用该镜像，你可以启动一个 Docker 容器并在容器内编译 StarRocks。\n\nStarRocks 版本和开发环境镜像\n\nStarRocks 的不同分支对应于 StarRocks Docker Hub 上提供的不同开发环境镜像。\n\n对于 Ubuntu 22.04：\n\n| 分支名称 | 镜像名称              |\n  | --------------- | ----------------------------------- |\n  | main            | starrocks/dev-env-ubuntu:latest     |\n  | branch-3.0      | starrocks/dev-env-ubuntu:3.0-latest |\n  | branch-2.5      | starrocks/dev-env-ubuntu:2.5-latest |\n\n对于 CentOS 7.9：\n\n| 分支名称 | 镜像名称                       |\n  | --------------- | ------------------------------------ |\n  | main            | starrocks/dev-env-centos7:latest     |\n  | branch-3.0      | starrocks/dev-env-centos7:3.0-latest |\n  | branch-2.5      | starrocks/dev-env-centos7:2.5-latest |\n\n先决条件\n\n在编译 StarRocks 之前，请确保满足以下要求：\n\n硬件\n\n', metadata={'source': 'docs/developers/build-starrocks/Build_in_docker.md'})

print("# docs  = %d, # splits = %d" % (len(documents), len(split_docs)))

# docs  = 657, # splits = 2802

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创建向量数据库实例

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使用 StarRocks 作为向量数据库

def gen_starrocks(update_vectordb, embeddings, settings):
    if update_vectordb:
        docsearch = StarRocks.from_documents(split_docs, embeddings, config=settings)
    else:
        docsearch = StarRocks(embeddings, settings)
    return docsearch

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将令牌转换为嵌入向量并放入向量数据库

这里我们使用 StarRocks 作为向量数据库，你可以通过 StarRocksSettings 配置 StarRocks 实例。 配置 StarRocks 实例与配置 MySQL 实例非常相似。你需要指定：
  1. 主机/端口
  2. 用户名（默认：‘root’）
  3. 密码（默认：”）
  4. 数据库（默认：‘default’）
  5. 表（默认：‘langchain’）
embeddings = OpenAIEmbeddings()

# 配置 starrocks 设置（主机/端口/用户名/密码/数据库）
settings = StarRocksSettings()
settings.port = 41003
settings.host = "127.0.0.1"
settings.username = "root"
settings.password = ""
settings.database = "zya"
docsearch = gen_starrocks(update_vectordb, embeddings, settings)

print(docsearch)

update_vectordb = False

Inserting data...: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2802/2802 [02:26<00:00, 19.11it/s]

zya.langchain @ 127.0.0.1:41003

username: root

Table Schema:
----------------------------------------------------------------------------
|name                    |type                    |key                     |
----------------------------------------------------------------------------
|id                      |varchar(65533)          |true                    |
|document                |varchar(65533)          |false                   |
|embedding               |array<float>            |false                   |
|metadata                |varchar(65533)          |false                   |
----------------------------------------------------------------------------

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构建问答系统并提问

llm = OpenAI()
qa = RetrievalQA.from_chain_type(
        llm=llm, chain_type="stuff", retriever=docsearch.as_retriever()
)
query = "is profile enabled by default? if not, how to enable profile?"
resp = qa.run(query)
print(resp)

 No, profile is not enabled by default. To enable profile, set the variable `enable_profile` to `true` using the command `set enable_profile = true;`
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