Python のsqlite でベクトルを扱う

doc2vec等が流行りなので

Python のsqlite でベクトルを扱う方法をChatGPT(無料)さんに教えてもらったので後で試すのでメモ

本当に動くのかなぁ？

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SQL algorithm for vector search

box headroom
RDB の質問です。数百〜数千個の数値型のカラムを持つRDB を、ベクトルをキーに持つKEY VALUE STORE と見立てて効率よくSQLで探索するアルゴリズムを教えて下さい。PYTHON のSQLITE を使ってください

数百〜数千個の数値型のカラムを持つRDBを、ベクトルをキーに持つKEY VALUE STOREと見立てる場合、類似度検索を行うことができます。具体的には、以下の手順に従ってアルゴリズムを実装することができます。

SQLiteにデータベースを作成します。このデータベースには、ベクトルをキーとして、数百〜数千の数値型カラムを持つテーブルを作成します。

ベクトルの値を元に、ベクトルと各レコードの類似度を計算する関数を定義します。類似度は、cosine similarityなどの手法を使用して計算することができます。

ユーザーが指定したベクトルと類似度が高い上位N件のレコードを取得するSQLクエリを作成します。以下のようなクエリを使用することができます。

python
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SELECT *
FROM table_name
ORDER BY cosine_similarity(vector_column, user_vector) DESC
LIMIT N;
ここで、table_nameはデータベース内のテーブル名、vector_columnはベクトルを格納するカラム名、user_vectorはユーザーが指定したベクトル、cosine_similarityは類似度を計算する関数、Nは上位N件のレコード数です。

上記クエリを実行する際、cosine_similarity関数を定義する必要があります。SQLiteにはcosine_similarity関数が標準で備わっていないため、自分で実装する必要があります。以下は、Pythonのmathライブラリを使用してcosine_similarity関数を定義する例です。
python
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import math

def cosine_similarity(vector1, vector2):
dot_product = sum([vector1[i]*vector2[i] for i in range(len(vector1))])
magnitude1 = math.sqrt(sum([vector1[i]**2 for i in range(len(vector1))]))
magnitude2 = math.sqrt(sum([vector2[i]**2 for i in range(len(vector2))]))
return dot_product / (magnitude1 * magnitude2)
このように、類似度検索を行うことで、数百〜数千の数値型カラムを持つRDBを、ベクトルをキーに持つKEY VALUE STOREとして効率よく探索することができます。ただし、このアルゴリズムはテーブル内の全てのレコードと比較するため、データベースのサイズが大きい場合や、クエリの頻度が高い場合にはパフォーマンスの問題が発生する可能性があります。その

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続きをお願いします

そのため、以下のような方法でパフォーマンスを向上させることができます。

インデックスを作成する：ベクトルをキーとするテーブルにはインデックスを作成し、クエリの実行速度を向上させることができます。以下のようなSQL文を使用して、インデックスを作成することができます。
python
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CREATE INDEX vector_index ON table_name(vector_column);
データの次元削減を行う：データの次元を削減することで、計算時間を短縮することができます。主成分分析（PCA）などの手法を使用して、データの次元を削減することができます。

ハッシュ値を使用する：ハッシュ関数を使用して、ベクトルをハッシュ値に変換することができます。ハッシュ値を使用することで、データの取得速度を向上させることができます。

バッチ処理を行う：類似度検索を高速化するために、バッチ処理を行うことができます。複数のベクトルをまとめて処理することで、処理速度を向上させることができます。

以上のような方法を組み合わせることで、数百〜数千の数値型カラムを持つRDBを、ベクトルをキーに持つKEY VALUE STOREとして効率よく探索することができます。

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Python のsqliteで、Pythonで書かれたユーザ関数をsqlite に定義する方法を教えて下さい

Pythonで書かれたユーザ関数をSQLiteに定義するには、Pythonのsqlite3モジュールを使用して、SQLiteの拡張機能としてPython関数を登録する必要があります。以下は、Pythonで書かれたユーザ関数をSQLiteに登録する例です。

python
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import sqlite3

# SQLiteに登録するPython関数
def my_function(arg1, arg2):
# 関数の処理を書く
return arg1 + arg2

# SQLite3に接続する
conn = sqlite3.connect('database.db')

# Python関数をSQLiteに登録する
conn.create_function('my_function', 2, my_function)

# クエリを実行する
cursor = conn.cursor()
result = cursor.execute('SELECT my_function(1, 2)').fetchone()

print(result[0]) # 結果を出力する
上記の例では、my_functionというPython関数を定義し、conn.create_functionを使用して、SQLiteに登録しています。create_functionの第1引数には、登録する関数名を指定し、第2引数には、関数の引数の数を指定します。第3引数には、登録するPython関数を指定します。

登録した関数は、SQL文中で関数として呼び出すことができます。上記の例では、SELECT my_function(1, 2)というSQL文で、登録したmy_function関数を呼び出しています。

なお、登録するPython関数は、以下の条件を満たす必要があります。

引数の型は、SQLiteのデータ型に変換可能であること。
戻り値の型は、SQLiteのデータ型に変換可能であること。
登録する関数の引数の数は、最大15個までとなっています。

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Pythonのsqliteで、ユーザー定義のデータ型をdb に使う方法を教えて下さい . pickleなどシリアライズを 格納は除外します。複数個の数値型のカラムをベクトルとして扱いたいです

Pythonのsqliteでユーザー定義のデータ型を使うには、以下の手順を踏む必要があります。

Pythonで、カスタムデータ型を定義する。
sqlite3モジュールを使用して、データベースにカスタムデータ型を登録する。
以下は、数値型の複数のカラムをベクトルとして扱うカスタムデータ型を定義し、sqliteに登録する例です。

python
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import sqlite3
import array

# カスタムデータ型の定義
class Vector:
def __init__(self, data):
self.data = array.array('d', data)
def __repr__(self):
return str(list(self.data))
def __str__(self):
return str(list(self.data))
def __eq__(self, other):
return self.data == other.data

# データベースにカスタムデータ型を登録する
def adapt_vector(vector):
return sqlite3.Binary(vector.data)
def convert_vector(binary):
return Vector(array.array('d', binary))

sqlite3.register_adapter(Vector, adapt_vector)
sqlite3.register_converter('vector', convert_vector)

# テスト用データの作成
v1 = Vector([1.0, 2.0, 3.0])
v2 = Vector([4.0, 5.0, 6.0])
v3 = Vector([7.0, 8.0, 9.0])

# データベースに接続する
conn = sqlite3.connect('test.db', detect_types=sqlite3.PARSE_DECLTYPES)

# テーブルの作成
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('CREATE TABLE test (id INTEGER PRIMARY KEY, vector vector)')

# データの挿入
cursor.execute('INSERT INTO test (vector) VALUES (?)', (v1,))
cursor.execute('INSERT INTO test (vector) VALUES (?)', (v2,))
cursor.execute('INSERT INTO test (vector) VALUES (?)', (v3,))

# データの取得
cursor.execute('SELECT * FROM test')
rows = cursor.fetchall()

for row in rows:
print(row)
上記の例では、Vectorというカスタムデータ型を定義しています。また、adapt_vector関数とconvert_vector関数を使用して、カスタムデータ型とSQLiteのデータ型を変換する方法を登録しています。そして、register_adapterとregister_converterメソッドを使用して、データベースにカスタムデータ型を登録しています。

登録したカスタムデータ型は、CREATE TABLE文などで使用することができます。上記の例では、vectorという名前のカラムに、ベクトルを格納しています。また、データの取得時には、PARSE_DECLTYPESを指定して、データベースから取得した値を自動的にカスタムデータ型に変換するよう

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続きをお願いします

うまくいけば、以下のように結果が出力されるはずです。

css
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(1, [1.0, 2.0, 3.0])
(2, [4.0, 5.0, 6.0])
(3, [7.0, 8.0, 9.0])
このように、カスタムデータ型を使用することで、複数個の数値型のカラムをベクトルとして扱うことができます。ただし、カスタムデータ型を使用する場合は、データベースに格納するデータがシリアライズされていない場合、Binaryメソッドを使用してバイナリ形式に変換する必要があることに注意してください。また、カスタムデータ型を使用する場合は、そのデータ型をサポートしていない他のデータベース管理システムで利用できない場合があるので、その点も考慮してください。

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カスタムデータ型のカラムにインデクスを付けたり、ユーザ関数を適用できますか？

カスタムデータ型のカラムにインデックスを付けたり、ユーザー関数を適用することはできます。

まず、カスタムデータ型のカラムにインデックスを付ける場合は、カラムに対して通常のインデックスを定義することができます。ただし、カスタムデータ型によっては、インデックスを付けることができない場合があります。たとえば、私たちが作成したVectorデータ型の場合、インデックスを付けることができます。

次に、ユーザー関数をカスタムデータ型のカラムに適用する方法を示します。まず、Pythonで関数を定義します。たとえば、以下のような関数を定義します。

python
Copy code
import math

def vector_magnitude(x):
return math.sqrt(sum(i**2 for i in x))
この関数は、ベクトルの大きさ（magnitude）を計算する関数です。次に、sqlite3モジュールのcreate_functionメソッドを使用して、この関数をSQLiteに登録します。

python
Copy code
conn = sqlite3.connect('example.db')

def vector_magnitude(x):
return math.sqrt(sum(i**2 for i in x))

conn.create_function("vector_magnitude", 1, vector_magnitude)
ここでは、create_functionメソッドを使用して、vector_magnitudeという名前の関数をSQLiteに登録しています。1は、関数が取る引数の数を表しています。関数が複数の引数を取る場合は、この数を増やします。最後の引数には、Pythonの関数オブジェクトを指定します。

このようにして、ユーザー定義の関数を定義してSQLiteに登録することができます。次に、Vectorカラムに対して、登録した関数を適用することができます。

python
Copy code
cur = conn.cursor()

cur.execute("SELECT vector_magnitude(v) FROM mytable")
このようにすることで、mytableのすべての行のVectorカラムに対して、vector_magnitude関数が適用され、結果が返されます。

以上のように、カスタムデータ型のカラムに対しても、インデックスを付けたり、ユーザー関数を適用することができます。

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ありがとう。一度やってみます。何か注意すべき点が有ったらお願いします

カスタムデータ型のカラムに対してインデックスを付ける場合、カスタムデータ型がインデックス可能である必要があります。SQLiteでは、Bツリー、Rツリー、ハッシュテーブルなど、様々な種類のインデックスをサポートしていますが、カスタムデータ型がこれらのインデックスに対応しているかどうかは、そのカスタムデータ型の実装に依存します。そのため、カスタムデータ型を実装する際には、インデックスをサポートするように設計することが重要です。

また、カスタムデータ型に対してユーザー関数を適用する場合、適用する関数が正しくカスタムデータ型を処理できるようにする必要があります。たとえば、Vectorデータ型に対して、vector_magnitude関数を適用する場合、関数がベクトルを受け取り、適切に処理できるようにする必要があります。適用する関数が正しく実装されていない場合、予期しない結果が返るか、エラーが発生する可能性があります。

以上の点に注意して実装すれば、カスタムデータ型に対してインデックスを付けたり、ユーザー関数を適用することができます。

box headroom
何か私の方からすべき質問、知っておくべきことはもうありませんか？

現時点での質問に関する回答は以上になりますが、もし他に知りたいことや質問があれば、遠慮なくお聞きください。可能な限りお答えします。

box headroom
ありがとう

どういたしまして。何かあればいつでもお聞きください。

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