Python包 aerospike-vector 详解

一、功能概述

aerospike-vector 是 Aerospike 数据库针对向量数据处理的 Python 客户端扩展，专为向量搜索、相似性匹配等场景设计。它基于 Aerospike 数据库的分布式架构，支持高效存储、索引和查询大规模向量数据（如文本嵌入、图像特征、传感器数据等），适用于推荐系统、语义搜索、计算机视觉等 AI 相关领域。

核心功能包括：

• 向量数据的增删改查（支持与结构化数据关联存储）；
• 基于近似最近邻（ANN）的向量相似性搜索（支持 L2 距离、余弦相似度等）；
• 与 Aerospike 原有索引（如二级索引）结合的混合查询；
• 分布式向量索引，支持水平扩展。

二、安装方法

aerospike-vector 依赖 Aerospike 客户端核心库，需先安装基础客户端再安装向量扩展：

# 安装 Aerospike 基础客户端
pip install aerospike

# 安装向量扩展（需 Aerospike 服务器 6.0+ 版本支持）
pip install aerospike-vector

环境要求：

• Python 3.8+；
• Aerospike 服务器 6.0 及以上（需启用向量索引功能）；
• 服务器配置中需开启 vector 模块（aerospike.conf 中配置）。

三、核心语法与参数

1. 连接数据库

import aerospike
from aerospike_vector import VectorClient

# 配置连接参数
config = {
    "hosts": [("127.0.0.1", 3000)],  # Aerospike 服务器地址
    "user": "admin",                 # 可选：用户名
    "password": "password"           # 可选：密码
}

# 初始化向量客户端
client = VectorClient(config)

2. 创建向量索引

向量索引需指定命名空间（namespace）、集合（set）、向量字段名、维度和距离度量方式。

# 参数说明：
# namespace：命名空间
# set_name：集合名
# vector_bin：存储向量的字段名
# dimensions：向量维度
# distance_metric：距离度量（"l2" 或 "cosine"）
client.create_vector_index(
    namespace="test",
    set_name="embeddings",
    vector_bin="vec",
    dimensions=768,
    distance_metric="cosine"
)

3. 插入向量数据

向量可与结构化数据（如文本、ID）一同存储，字段（bin）类型需包含向量字段。

# 数据格式：(key, bins)
# key：(namespace, set_name, user_key)
# bins：字典，包含向量字段和其他结构化字段
key = ("test", "embeddings", "doc_1")
bins = {
    "vec": [0.12, 0.34, ..., 0.56],  # 长度为768的向量（与索引维度一致）
    "text": "Aerospike vector example",
    "timestamp": 1620000000
}

# 插入数据
client.put(key, bins)

4. 向量相似性搜索

根据目标向量查询最相似的结果，支持限制返回数量和过滤条件。

# 参数说明：
# namespace/set_name：目标集合
# vector_bin：向量字段名
# query_vector：查询向量
# limit：返回结果数量
# filter：可选，结构化条件过滤（如 {"timestamp": {"$gt": 1600000000}}）
results = client.search_vector(
    namespace="test",
    set_name="embeddings",
    vector_bin="vec",
    query_vector=[0.11, 0.35, ..., 0.55],  # 与索引维度一致的查询向量
    limit=10,
    filter={"text": {"$contains": "Aerospike"}}  # 可选过滤条件
)

# 结果格式：列表，每个元素为 (key, distance, bins)
for res in results:
    print(f"ID: {res[0][2]}, 距离: {res[1]}, 文本: {res[2]['text']}")

5. 删除向量数据

# 根据key删除
client.remove(("test", "embeddings", "doc_1"))

6. 关闭连接

client.close()

四、8个实际应用案例

1. 文本语义搜索

场景：基于句子嵌入向量搜索相似文本。

# 假设已通过 Sentence-BERT 生成文本向量
query_text = "如何安装 Aerospike"
query_vec = sentence_transformer.encode(query_text)  # 生成768维向量

# 搜索相似文本
results = client.search_vector(
    namespace="text_db",
    set_name="documents",
    vector_bin="embedding",
    query_vector=query_vec,
    limit=5
)

# 输出结果
for res in results:
    print(f"相似度: {1 - res[1]:.2f}, 文本: {res[2]['content']}")

2. 图像相似性推荐

场景：根据图像特征向量推荐相似图片。

# 假设已通过 ResNet 提取图像特征向量
image_vec = extract_image_features("test_image.jpg")  # 512维向量

# 创建索引（若未创建）
client.create_vector_index(
    namespace="image_db",
    set_name="images",
    vector_bin="feature",
    dimensions=512,
    distance_metric="l2"
)

# 搜索相似图像
similar_images = client.search_vector(
    namespace="image_db",
    set_name="images",
    vector_bin="feature",
    query_vector=image_vec,
    limit=8
)

# 输出相似图片ID
for img in similar_images:
    print(f"图片ID: {img[0][2]}, 距离: {img[1]}")

3. 多模态数据关联查询

场景：结合文本和图像向量查询相关内容。

# 插入多模态数据（文本+图像向量）
client.put(
    key=("multimodal", "posts", "post_100"),
    bins={
        "text_vec": text_embedding,  # 文本向量
        "image_vec": image_embedding,  # 图像向量
        "user_id": "user_456"
    }
)

# 先查文本相似，再过滤用户ID
text_results = client.search_vector(
    namespace="multimodal",
    set_name="posts",
    vector_bin="text_vec",
    query_vector=query_text_vec,
    filter={"user_id": "user_456"},
    limit=3
)

4. 实时推荐系统

场景：基于用户行为向量推荐商品。

# 用户近期行为向量
user_behavior_vec = compute_user_behavior_vector("user_123")

# 搜索相似商品向量
recommended_products = client.search_vector(
    namespace="ecommerce",
    set_name="products",
    vector_bin="product_vec",
    query_vector=user_behavior_vec,
    limit=10,
    filter={"in_stock": True}  # 过滤库存商品
)

5. 传感器数据异常检测

场景：通过历史传感器向量检测异常值。

# 实时传感器数据向量
current_sensor_vec = get_realtime_sensor_data()

# 搜索最近的10个历史正常数据
neighbors = client.search_vector(
    namespace="sensors",
    set_name="normal_data",
    vector_bin="sensor_vec",
    query_vector=current_sensor_vec,
    limit=10
)

# 计算平均距离，超过阈值则判定为异常
avg_distance = sum(res[1] for res in neighbors) / 10
if avg_distance > 0.8:
    print("检测到异常数据！")

6. 向量与结构化数据混合查询

场景：结合向量相似性和时间范围过滤。

# 搜索过去7天内发布的相似文章
recent_articles = client.search_vector(
    namespace="blog",
    set_name="articles",
    vector_bin="content_vec",
    query_vector=query_vec,
    filter={
        "publish_time": {
            "$gt": time.time() - 7*24*3600  # 7天前的时间戳
        }
    },
    limit=5
)

7. 批量向量插入

场景：初始化导入大规模向量数据集。

# 批量数据：列表 of (key, bins)
batch_data = [
    (("test", "batch", f"id_{i}"), {"vec": vector_list[i], "label": labels[i]})
    for i in range(1000)
]

# 批量插入（效率高于单条插入）
client.batch_put(batch_data)

8. 向量索引删除与重建

场景：更新向量维度后重建索引。

# 删除旧索引
client.drop_vector_index(
    namespace="test",
    set_name="embeddings",
    vector_bin="vec"
)

# 重建新维度索引（如从768维改为1024维）
client.create_vector_index(
    namespace="test",
    set_name="embeddings",
    vector_bin="vec",
    dimensions=1024,
    distance_metric="cosine"
)

五、常见错误与注意事项

常见错误

1. 向量维度不匹配

   • 错误：Vector dimension mismatch
   • 原因：插入/查询的向量长度与索引定义的 dimensions 不一致。
   • 解决：确保向量长度严格匹配索引维度。

2. 索引不存在

   • 错误：Vector index not found
   • 原因：查询前未创建向量索引，或索引名/字段名拼写错误。
   • 解决：检查 create_vector_index 的参数是否与查询一致。

3. 服务器版本不支持

   • 错误：Vector operations not supported
   • 原因：Aerospike 服务器版本低于 6.0，不支持向量功能。
   • 解决：升级服务器至 6.0+ 并启用向量模块。

4. 内存不足

   • 错误：Out of memory
   • 原因：向量索引占用内存过大，超出服务器配置。
   • 解决：调整服务器内存配置（namespace 中的 memory-size）。

注意事项

1. 索引创建成本：向量索引创建是耗时操作，建议在初始化时完成，避免频繁重建。
2. 向量存储类型：向量字段需使用浮点列表（list of floats），不可用其他类型（如字符串）。
3. 距离度量选择：L2 距离适用于欧氏空间数据，余弦相似度适用于方向敏感场景（如文本嵌入）。
4. 分布式部署：在集群环境中，向量索引会自动分布到各节点，查询时需确保客户端能访问所有节点。
5. 性能优化：批量操作（batch_put）比单条操作更高效；限制 limit 数量可减少查询耗时。
6. 数据一致性：Aerospike 支持强一致性配置，若需实时查询最新数据，需在 put 时指定一致性级别。

通过 aerospike-vector，开发者可高效处理大规模向量数据，结合 Aerospike 的分布式特性，满足高并发、低延迟的 AI 应用需求。

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