感谢ChatGPT对本文创作的大力支持
前言
什么是向量数据库?
种特殊类型的数据库，它专门用于存储和查询向量数据。
在向量数据库中，数据以向量的形式进行表示和存储。这些向量可以是数学空间中的点，用于表示各种数据类型，如图像、文本、音频等。向量数据库的设计旨在有效地支持相似性搜索和查询，使得可以快速找到在向量空间中相邻或相似的数据项。
向量数据库结合ChatGPT带来了什么
- 语义搜索： 使用向量数据库进行语义搜索，可以更准确地找到与查询相关的信息。ChatGPT可以理解用户的自然语言查询，而向量数据库可以根据语义相似性返回匹配的向量数据。
- 智能推荐： 结合ChatGPT的智能理解和向量数据库的相似性搜索，可以实现更智能的推荐系统。系统可以根据用户的历史行为和语境，向用户推荐相似的向量数据，如文章、产品或其他内容。
- 自然语言处理与向量表示结合： ChatGPT可以将自然语言转换为向量表示，这样就可以在向量数据库中进行更高效的查询。这种集成使得自然语言处理和向量数据库可以相互补充，提高整体系统的性能。
Qdrant
简介
Qdrant "是一个矢量相似性搜索引擎，它提供了一种生产就绪的服务，具有方便的应用程序接口，可以存储、搜索和管理带有附加有效载荷的点（即矢量）"。您可以将有效载荷视为附加信息，它可以帮助您调整搜索，还可以接收有用的信息提供给用户。(译至官方文档)
部署
采用最简单的Docker部署方法, 生产最佳实践请参考官方文档)
docker run -itd --name dev-qdrant -p 6333:6333 \
-v $(pwd)/qdrant_storage:/qdrant/storage \
qdrant/qdrant
向量结合OpenAI
文本量化后入库
pip install openai==0.28 qdrant_client
demo.txt 测试数据
# 创建 collection
from qdrant_client import QdrantClient
from qdrant_client.http.models import PointStruct
from qdrant_client.http.models import Distance, VectorParams
qdrant_client = QdrantClient("10.110.150.64", port=6333)
qdrant_client.recreate_collection(
collection_name="demo_qa",
vectors_config=VectorParams(size=1536, distance=Distance.COSINE),
)
print("Create collection reponse:", qdrant_client)
import openai
openai.api_key = 'sk-**********'
# 读取测试数据
with open('demo.txt', 'r') as f:
t = ''
for line in f:
if '## ' in line: # 根据##判断数据开头
# 问题开头
if t != '':
chunks.append(t)
t = line
else:
t = t + line
points = []
i = 1
for chunk in chunks:
print("Embeddings chunk:", chunk)
# 使用OpenAI Embedding 方法, 将数据 量化
response = openai.Embedding.create(
input=chunk,
model="text-embedding-ada-002"
)
embeddings = response['data'][0]['embedding']
# 转换为points
points.append(PointStruct(
id=i, vector=embeddings, payload={"text": chunk}))
i += 1
# time.sleep(21)
# 存入 qdrant
operation_info = qdrant_client.upsert(
collection_name="demo_qa",
wait=True,
points=points
)
结合OpenAI
def func_input(query):
response = openai.Embedding.create(
input=query,
model="text-embedding-ada-002"
) # 将问题 embedding
# 获取问题的 embedding
embeddings = response['data'][0]['embedding']
print(f"embeddings: {embeddings}")
search_result = qdrant_client.search(
collection_name="demo_qa",
query_vector=embeddings,
limit=5
)
print('search_result:', search_result)
prompt = "Context:\n"
for result in search_result:
prompt += result.payload['text'] + "\n---\n"
prompt += "Question:" + query + "\n---\n" + "Answer:"
print(f"Prompt: {prompt}")
completion = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "user", "content": prompt}
]
)
rsp = completion.choices[0].message.content
print("Answer:", rsp)
return rsp
func_input("initialDelaySeconds是什么意思")
Demo 输出
embeddings: [-0.016704577952623367, -0.0220100749284029, 0.003106601070612669, -0.009006679989397526, -0.02137679234147072, 0.005759350024163723, -0.014495125971734524, 0.020476125180721283, 0.004974783398211002, 0.00020097914966754615, 0.012862665578722954, 0.0230936910957098, -0.011610173620283604, -0.002862083725631237, -0.010808016173541546, 0.00642429618164897, 0.02018059231340885, ...这是一个 1536 维的向量, 人类不可读, 这里直接忽略...-0.014269959181547165, 0.0006161308265291154]
# 通过问题的向量, 在qdrant查询结果
search_result: [ScoredPoint(id=2, version=0, score=0.81478095, payload={'text': '## 简述Kubernetes相关基础概念?\n\n答：\n\n**master：**\n\nk8s集群的管理节点，负责管理集群，提供集群的资源数据访问入口。拥有Etcd存储服务（可选），运行Api Server进程，Controller Manager服务进程及Scheduler服务进程；\n\n**node（worker）：**\n\nNode（worker）是Kubernetes集群架构中运行Pod的服务节点，是Kubernetes集群操作的单元，用来承载被分配Pod的运行，是Pod运行的宿主机。运行docker eninge服务，守护进程kunelet及负载均衡器kube-proxy；\n\n**pod：**\n\n运行于Node节点上，若干相关容器的组合。Pod内包含的容器运行在同一宿主机上，使用相同的网络命名空间、IP地址和端口，能够通过localhost进行通信。Pod是Kurbernetes进行创建、调度和管理的最小单位，它提供了比容器更高层次的抽象，使得部署和管理更加灵活。一个Pod可以包含一个容器或者多个相关容器；\n\n**label：**\n\nKubernetes中的Label实质是一系列的Key/Value键值对，其中key与value可自定义。Label可以附加到各种资源对象上，如Node、Pod、Service、RC等。一个资源对象可以定义任意数量的Label，同一个Label也可以被添加到任意数量的资源对象上去。Kubernetes通过Label Selector（标签选择器）查询和筛选资源对象；\n\n**Replication Controller：**\n\nReplication Controller用来管理Pod的副本，保证集群中存在指定数量的Pod副本。\n\n集群中副本的数量大于指定数量，则会停止指定数量之外的多余容器数量。反之，则会启动少于指定数量个数的容器，保证数量不变。\n\nReplication Controller是实现弹性伸缩、动态扩容和滚动升级的核心；\n\n**Deployment：**\n\nDeployment在内部使用了RS来实现目的，Deployment相当于RC的一次升级，其最大的特色为可以随时获知当前Pod的部署进度；\n\n**HPA（Horizontal Pod Autoscaler）：**\n\nPod的横向自动扩容，也是Kubernetes的一种资源，通过追踪分析RC控制的所有Pod目标的负载变化情况，来确定是否需要针对性的调整Pod副本数量；\n\n**Service：**\n\nService定义了Pod的逻辑集合和访问该集合的策略，是真实服务的抽象。\n\nService提供了一个统一的服务访问入口以及服务代理和发现机制，关联多个相同Label的Pod，用户不需要了解后台Pod是如何运行；\n\n**Volume：**\n\nVolume是Pod中能够被多个容器访问的共享目录，Kubernetes中的Volume是定义在Pod上，可以被一个或多个Pod中的容器挂载到某个目录下；\n\n**Namespace：**\n\nNamespace用于实现多租户的资源隔离，可将集群内部的资源对象分配到不同的Namespace中，形成逻辑上的不同项目、小组或用户组，便于不同的Namespace在共享使用整个集群的资源的同时还能被分别管理；\n\n'}, vector=None), ScoredPoint(id=1, version=0, score=0.79995704, payload={'text': '## k8s的组件有哪些，作用分别是什么？\n\nk8s主要由master节点和node节点构成。\n\nmaster节点负责管理集群，node节点是容器应用真正运行的地方。\n\nmaster节点包含的组件有：kube-api-server、kube-controller-manager、kube-scheduler、etcd。\n\nnode节点包含的组件有：kubelet、kube-proxy、container-runtime。\n\n**kube-api-server：**\n\n以下简称api-server，api-server是k8s最重要的核心组件之一，它是k8s集群管理的统一访问入口，提供了RESTful API接口, 实现了认证、授权和准入控制等安全功能；api-server还是其他组件之间的数据交互和通信的枢纽，其他组件彼此之间并不会直接通信，其他组件对资源对象的增、删、改、查和监听操作都是交由api-server处理后，api-server再提交给etcd数据库做持久化存储，只有api-server才能直接操作etcd数据库，其他组件都不能直接操作etcd数据库，其他组件都是通过api-server间接的读取，写入数据到etcd。\n\n**kube-controller-manager：**\n\n以下简称controller-manager，controller-manager是k8s中各种控制器的的管理者，是k8s集群内部的管理控制中心，也是k8s自动化功能的核心；controller-manager内部包含replication controller、node controller、deployment controller、endpoint controller等各种资源对象的控制器，每种控制器都负责一种特定资源的控制流程，而controller-manager正是这些controller的核心管理者。\n\n**kube-scheduler：**\n\n以下简称scheduler，scheduler负责集群资源调度，其作用是将待调度的pod通过一系列复杂的调度算法计算出最合适的node节点，然后将pod绑定到目标节点上。shceduler会根据pod的信息，全部节点信息列表，过滤掉不符合要求的节点，过滤出一批候选节点，然后给候选节点打分，选分最高的就是最佳节点，scheduler就会把目标pod安置到该节点。\n\n**Etcd：**\n\netcd是一个分布式的键值对存储数据库，主要是用于保存k8s集群状态数据，比如，pod，service等资源对象的信息；etcd可以是单个也可以有多个，多个就是etcd数据库集群，etcd通常部署奇数个实例，在大规模集群中，etcd有5个或7个节点就足够了；另外说明一点，etcd本质上可以不与master节点部署在一起，只要master节点能通过网络连接etcd数据库即可。\n\n**kubelet：**\n\n每个node节点上都有一个kubelet服务进程，kubelet作为连接master和各node之间的桥梁，负责维护pod和容器的生命周期，当监听到master下发到本节点的任务时，比如创建、更新、终止pod等任务，kubelet 即通过控制docker来创建、更新、销毁容器；\n每个kubelet进程都会在api-server上注册本节点自身的信息，用于定期向master汇报本节点资源的使用情况。\n\n**kube-proxy：**\n\nkube-proxy运行在node节点上，在Node节点上实现Pod网络代理，维护网络规则和四层负载均衡工作，kube-proxy会监听api-server中从而获取service和endpoint的变化情况，创建并维护路由规则以提供服务IP和负载均衡功能。简单理解此进程是Service的透明代理兼负载均衡器，其核心功能是将到某个Service的访问请求转发到后端的多个Pod实例上。\n\ncontainer-runtime：容器运行时环境，即运行容器所需要的一系列程序，目前k8s支持的容器运行时有很多，如docker、rkt或其他，比较受欢迎的是docker，但是新版的k8s已经宣布弃用docker。\n\n'}, vector=None)]
# qdrant rsp + query 构造的Prompt
Prompt: Context:
## 简述Kubernetes相关基础概念?
答：
**master：**
k8s集群的管理节点，负责管理集群，提供集群的资源数据访问入口。拥有Etcd存储服务（可选），运行Api Server进程，Controller Manager服务进程及Scheduler服务进程；
**node（worker）：**
Node（worker）是Kubernetes集群架构中运行Pod的服务节点，是Kubernetes集群操作的单元，用来承载被分配Pod的运行，是Pod运行的宿主机。运行docker eninge服务，守护进程kunelet及负载均衡器kube-proxy；
**pod：**
运行于Node节点上，若干相关容器的组合。Pod内包含的容器运行在同一宿主机上，使用相同的网络命名空间、IP地址和端口，能够通过localhost进行通信。Pod是Kurbernetes进行创建、调度和管理的最小单位，它提供了比容器更高层次的抽象，使得部署和管理更加灵活。一个Pod可以包含一个容器或者多个相关容器；
**label：**
Kubernetes中的Label实质是一系列的Key/Value键值对，其中key与value可自定义。Label可以附加到各种资源对象上，如Node、Pod、Service、RC等。一个资源对象可以定义任意数量的Label，同一个Label也可以被添加到任意数量的资源对象上去。Kubernetes通过Label Selector（标签选择器）查询和筛选资源对象；
**Replication Controller：**
Replication Controller用来管理Pod的副本，保证集群中存在指定数量的Pod副本。
集群中副本的数量大于指定数量，则会停止指定数量之外的多余容器数量。反之，则会启动少于指定数量个数的容器，保证数量不变。
Replication Controller是实现弹性伸缩、动态扩容和滚动升级的核心；
**Deployment：**
Deployment在内部使用了RS来实现目的，Deployment相当于RC的一次升级，其最大的特色为可以随时获知当前Pod的部署进度；
**HPA（Horizontal Pod Autoscaler）：**
Pod的横向自动扩容，也是Kubernetes的一种资源，通过追踪分析RC控制的所有Pod目标的负载变化情况，来确定是否需要针对性的调整Pod副本数量；
**Service：**
Service定义了Pod的逻辑集合和访问该集合的策略，是真实服务的抽象。
Service提供了一个统一的服务访问入口以及服务代理和发现机制，关联多个相同Label的Pod，用户不需要了解后台Pod是如何运行；
**Volume：**
Volume是Pod中能够被多个容器访问的共享目录，Kubernetes中的Volume是定义在Pod上，可以被一个或多个Pod中的容器挂载到某个目录下；
**Namespace：**
Namespace用于实现多租户的资源隔离，可将集群内部的资源对象分配到不同的Namespace中，形成逻辑上的不同项目、小组或用户组，便于不同的Namespace在共享使用整个集群的资源的同时还能被分别管理；
---
## k8s的组件有哪些，作用分别是什么？
k8s主要由master节点和node节点构成。
master节点负责管理集群，node节点是容器应用真正运行的地方。
master节点包含的组件有：kube-api-server、kube-controller-manager、kube-scheduler、etcd。
node节点包含的组件有：kubelet、kube-proxy、container-runtime。
**kube-api-server：**
以下简称api-server，api-server是k8s最重要的核心组件之一，它是k8s集群管理的统一访问入口，提供了RESTful API接口, 实现了认证、授权和准入控制等安全功能；api-server还是其他组件之间的数据交互和通信的枢纽，其他组件彼此之间并不会直接通信，其他组件对资源对象的增、删、改、查和监听操作都是交由api-server处理后，api-server再提交给etcd数据库做持久化存储，只有api-server才能直接操作etcd数据库，其他组件都不能直接操作etcd数据库，其他组件都是通过api-server间接的读取，写入数据到etcd。
**kube-controller-manager：**
以下简称controller-manager，controller-manager是k8s中各种控制器的的管理者，是k8s集群内部的管理控制中心，也是k8s自动化功能的核心；controller-manager内部包含replication controller、node controller、deployment controller、endpoint controller等各种资源对象的控制器，每种控制器都负责一种特定资源的控制流程，而controller-manager正是这些controller的核心管理者。
**kube-scheduler：**
以下简称scheduler，scheduler负责集群资源调度，其作用是将待调度的pod通过一系列复杂的调度算法计算出最合适的node节点，然后将pod绑定到目标节点上。shceduler会根据pod的信息，全部节点信息列表，过滤掉不符合要求的节点，过滤出一批候选节点，然后给候选节点打分，选分最高的就是最佳节点，scheduler就会把目标pod安置到该节点。
**Etcd：**
etcd是一个分布式的键值对存储数据库，主要是用于保存k8s集群状态数据，比如，pod，service等资源对象的信息；etcd可以是单个也可以有多个，多个就是etcd数据库集群，etcd通常部署奇数个实例，在大规模集群中，etcd有5个或7个节点就足够了；另外说明一点，etcd本质上可以不与master节点部署在一起，只要master节点能通过网络连接etcd数据库即可。
**kubelet：**
每个node节点上都有一个kubelet服务进程，kubelet作为连接master和各node之间的桥梁，负责维护pod和容器的生命周期，当监听到master下发到本节点的任务时，比如创建、更新、终止pod等任务，kubelet 即通过控制docker来创建、更新、销毁容器；
每个kubelet进程都会在api-server上注册本节点自身的信息，用于定期向master汇报本节点资源的使用情况。
**kube-proxy：**
kube-proxy运行在node节点上，在Node节点上实现Pod网络代理，维护网络规则和四层负载均衡工作，kube-proxy会监听api-server中从而获取service和endpoint的变化情况，创建并维护路由规则以提供服务IP和负载均衡功能。简单理解此进程是Service的透明代理兼负载均衡器，其核心功能是将到某个Service的访问请求转发到后端的多个Pod实例上。
container-runtime：容器运行时环境，即运行容器所需要的一系列程序，目前k8s支持的容器运行时有很多，如docker、rkt或其他，比较受欢迎的是docker，但是新版的k8s已经宣布弃用docker。
---
Question:replication controller是什么
---
# OpenAI润色后结果
Answer: Replication Controller是Kubernetes中用于管理Pod副本数量的资源对象。它确保在集群中运行指定数量的Pod副本，并且会自动处理Pod的创建、删除和故障恢复等操作。当Pod的数量少于指定数量时，Replication Controller会自动创建新的Pod，反之，当Pod的数量多于指定数量时，Replication Controller会自动删除多余的Pod。通过Replication Controller，可以实现Pod的弹性伸缩、动态扩容和滚动升级等功能。
