LangChain ClickZetta 产品概览
欢迎了解 LangChain ClickZetta 集成！本文档为你提供产品的整体概览，帮助你快速理解产品价值、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、日志和错误处理机制
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
- 原子化的 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
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
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
核心能力
4. 数据分析助手
场景描述
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)
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