LangChain ClickZetta 产品概览

欢迎了解 LangChain ClickZetta 集成！本文档为您提供产品的整体概览，帮助您快速理解产品价值、技术优势和应用场景。

🎯 产品定位

LangChain ClickZetta 是企业级云原生AI数据平台解决方案，将云器 Lakehouse 的强大湖仓一体化能力与 LangChain 的丰富AI生态深度融合，为企业构建高性能、可扩展的智能数据应用。

核心价值主张

🚀 10倍性能提升 - 基于 ClickZetta 增量计算引擎，相比传统 Spark 架构实现数量级性能突破

🎯 一站式AI数据平台 - 统一的向量搜索、全文检索、SQL分析和存储服务

🌏 中文AI优化 - 深度优化中文语言处理，完美支持双语AI应用

🏗️ 企业级可靠性 - 生产就绪的架构设计，完整的监控、日志和错误处理

🏆 独特技术优势

1. 原生湖仓架构

云原生设计

存储计算分离，弹性扩展
支持结构化、半结构化、非结构化数据统一处理
实时增量计算，毫秒级查询响应

性能优势

相比传统 Spark 架构性能提升 10倍
原生向量计算加速
智能查询优化器

2. 业界首创单表混合搜索

技术突破


-- 一张表同时支持向量索引和全文索引
CREATE TABLE hybrid_docs (
    id String,
    content String,
    embedding Array(Float32),
    metadata String
);

-- 创建向量索引
CREATE VECTOR INDEX vec_idx ON hybrid_docs(embedding);

-- 创建全文索引
CREATE INVERTED INDEX text_idx ON hybrid_docs(content) WITH ANALYZER='ik';

优势

无需复杂的多表JOIN操作
原子化 MERGE 操作确保数据一致性
统一的数据模型，简化应用架构

3. 企业级存储服务栈

完整的存储抽象

表存储 - 基于SQL表的高性能键值存储
文档存储 - 支持JSON元数据的结构化文档存储
文件存储 - 基于 ClickZetta Volume 的二进制文件存储
向量存储 - 高维向量的语义搜索

LangChain 标准兼容

100% 兼容 BaseStore 接口
支持同步/异步操作模式
标准的 LangChain 使用模式

4. 高级中文语言支持

中文分词优化


# 支持多种中文分析器
hybrid_store = ClickZettaHybridStore(
    text_analyzer="ik",      # IK分词器
    # text_analyzer="standard", # 标准分词器
    # text_analyzer="keyword",  # 关键词分词器
)

AI模型集成

灵积 DashScope 深度集成
通义千问系列模型原生支持
中英文双语查询优化

🛠️ 核心功能模块

🧠 AI驱动查询接口


from langchain_clickzetta import ClickZettaSQLChain

# 自然语言转SQL
sql_chain = ClickZettaSQLChain.from_engine(engine=engine, llm=llm)
result = sql_chain.invoke({"query": "分析用户年龄分布情况"})

能力特性

自然语言转优化SQL
上下文感知的表结构理解
支持复杂分析查询生成
双语查询支持（中文/英文）

🔍 高级搜索能力

向量语义搜索


# 基于语义相似性的搜索
vector_store = ClickZettaVectorStore(engine=engine, embedding=embeddings)
results = vector_store.similarity_search("人工智能的发展趋势", k=5)

全文关键词搜索


# 基于关键词的全文搜索
fulltext_retriever = ClickZettaFullTextRetriever(engine=engine)
results = fulltext_retriever.get_relevant_documents("机器学习 AND 深度学习")

混合搜索


# 向量+全文的统一搜索
hybrid_retriever = ClickZettaUnifiedRetriever(
    hybrid_store=hybrid_store,
    search_type="hybrid",
    alpha=0.5  # 搜索权重平衡
)

💾 企业存储解决方案

键值存储


store = ClickZettaStore(engine=engine)
store.mset([("key1", b"value1"), ("key2", b"value2")])
values = store.mget(["key1", "key2"])

文档存储


doc_store = ClickZettaDocumentStore(engine=engine)
doc_store.store_document("doc1", "内容", {"author": "张三", "type": "报告"})

文件存储


file_store = ClickZettaFileStore(engine=engine, volume_type="user")
file_store.store_file("model.bin", binary_data, "application/octet-stream")

🔄 生产级操作特性

原子化事务


-- 使用 MERGE INTO 实现原子 UPSERT
MERGE INTO documents AS target
USING (SELECT ?, ?, ? AS id, content, metadata) AS source
ON target.id = source.id
WHEN MATCHED THEN UPDATE SET content = source.content
WHEN NOT MATCHED THEN INSERT VALUES (source.id, source.content, source.metadata)

批量操作


# 高效的批量文档处理
vector_store.add_documents(documents_batch)  # 批量添加
store.mset(key_value_pairs)                  # 批量设置
store.mdelete(keys_to_delete)                # 批量删除

📊 与竞品对比

vs 传统向量数据库

特性对比	ClickZetta + LangChain	Pinecone/Weaviate	Chroma/FAISS
混合搜索	✅ 单表原生支持	❌ 需要多系统组合	❌ 需要额外工具
SQL查询	✅ 完整SQL能力	❌ 查询能力有限	❌ 不支持SQL
湖仓集成	✅ 原生湖仓架构	❌ 外部系统集成	❌ 外部系统集成
中文支持	✅ 深度优化	⚠️ 基础支持	⚠️ 基础支持
企业特性	✅ ACID事务支持	⚠️ 功能有限	❌ 基础功能
性能	✅ 10倍性能提升	⚠️ 性能波动	⚠️ 内存限制

vs 其他 LangChain 集成

集成方案	向量搜索	全文搜索	混合搜索	存储API	SQL查询	中文优化
ClickZetta	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Elasticsearch	✅	✅	⚠️	❌	❌	⚠️
PostgreSQL/pgvector	✅	⚠️	❌	⚠️	✅	⚠️
MongoDB	✅	⚠️	❌	⚠️	❌	⚠️
Redis	✅	❌	❌	✅	❌	❌

🎯 典型应用场景

1. 智能文档问答系统

场景描述

企业知识库智能问答
技术文档语义搜索
多语言文档处理

技术方案


# RAG架构实现
hybrid_store = ClickZettaHybridStore(...)     # 文档存储
retriever = ClickZettaUnifiedRetriever(...)   # 混合检索
chat_history = ClickZettaChatMessageHistory(...)  # 对话记忆

2. 企业级搜索引擎

场景描述

全站内容搜索
商品推荐系统
个性化内容发现

技术优势

向量语义匹配 + 关键词精确匹配
实时索引更新
多维度过滤和排序

3. 客服机器人

场景描述

智能客服对话
工单自动分类
知识库检索

核心能力

上下文理解和记忆
多轮对话管理
知识图谱集成

4. 数据分析助手

场景描述

自然语言数据查询
智能报表生成
业务指标监控

技术实现


# 自然语言转SQL
sql_chain = ClickZettaSQLChain.from_engine(engine, llm)
result = sql_chain.invoke({"query": "分析最近30天的销售趋势"})

🚀 技术架构

系统架构图


┌─────────────────┐    ┌──────────────────┐    ┌─────────────────┐
│   应用层         │    │    LangChain     │    │   AI模型层       │
│  - Web应用       │◄──►│  - 链和代理      │◄──►│ - 通义千问        │
│  - API服务       │    │  - 检索器        │    │ - DashScope      │
│  - 移动端        │    │  - 记忆管理       │    │ - 自定义模型      │
└─────────────────┘    └──────────────────┘    └─────────────────┘
         │                       │                       │
         └───────────────────────┼───────────────────────┘
                                 │
┌─────────────────────────────────▼─────────────────────────────────┐
│                  LangChain ClickZetta 集成层                      │
│  ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐  │
│  │ Vector Store│ │FullText Ret │ │ Hybrid Store│ │ Chat History│  │
│  └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘  │
│  ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐  │
│  │ KV Store    │ │ Doc Store   │ │ File Store  │ │ SQL Chain   │  │
│  └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                 │
┌─────────────────────────────────▼─────────────────────────────────┐
│                     ClickZetta 湖仓一体化平台                      │
│  ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐  │
│  │  向量索引   │ │  倒排索引   │ │  SQL引擎    │ │ Volume存储  │  │
│  └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘  │
│  ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐  │
│  │  计算引擎   │ │  存储引擎   │ │  元数据管理 │ │  监控告警   │  │
│  └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

数据流架构


用户查询 → 查询解析 → 混合检索 → 结果融合 → 上下文增强 → LLM生成 → 返回结果
    ↓         ↓         ↓         ↓          ↓         ↓         ↓
  意图识别   向量搜索   全文搜索   智能排序   提示工程   模型推理   后处理
    ↓         ↓         ↓         ↓          ↓         ↓         ↓
  聊天历史   嵌入向量   倒排索引   算法融合   模板渲染   API调用   格式化

📈 性能指标

查询性能

向量搜索延迟: < 50ms (百万级向量)
全文搜索延迟: < 10ms (TB级文本)
混合搜索延迟: < 100ms (综合查询)
SQL查询性能: 相比Spark提升10倍

吞吐能力

文档写入: > 10,000 docs/sec
并发查询: > 1,000 QPS
存储容量: PB级数据支持
向量维度: 支持高达4096维

可靠性指标

服务可用性: 99.9%+
数据一致性: ACID事务保证
故障恢复: < 30秒自动恢复
备份策略: 多副本实时同步

🔧 部署架构

开发环境


# 单机部署
pip install langchain-clickzetta
python app.py

测试环境


# Docker Compose 部署
version: '3.8'
services:
  clickzetta:
    image: clickzetta/clickzetta:latest
  app:
    build: .
    depends_on:
      - clickzetta

生产环境


# Kubernetes 部署
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: langchain-clickzetta-app
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: langchain-app
  template:
    spec:
      containers:
      - name: app
        image: your-registry/langchain-app:latest

📋 快速开始

1. 安装


pip install langchain-clickzetta

2. 基本配置


from langchain_clickzetta import ClickZettaEngine

engine = ClickZettaEngine(
    service="your-service",
    instance="your-instance",
    workspace="your-workspace",
    schema="your-schema",
    username="your-username",
    password="your-password",
    vcluster="your-vcluster"
)

3. 核心功能体验


# 向量搜索
from langchain_clickzetta import ClickZettaVectorStore
vector_store = ClickZettaVectorStore(engine=engine, embedding=embeddings)

# 混合搜索
from langchain_clickzetta import ClickZettaHybridStore
hybrid_store = ClickZettaHybridStore(engine=engine, embedding=embeddings)

# SQL查询
from langchain_clickzetta import ClickZettaSQLChain
sql_chain = ClickZettaSQLChain.from_engine(engine=engine, llm=llm)

💡 提示: LangChain ClickZetta 将云器的强大数据能力与 LangChain 的丰富AI生态完美融合，为您的AI应用提供坚实的技术基础。立即开始您的智能数据之旅！

联系我们