导读
云器Lakehouse现已深度集成LangChain。实现一个系统搞定RAG全流程 —— 文档存储、向量检索、全文搜索、数据分析，全都在一个地方完成。
对于用LangChain构建AI应用的开发者来说，这意味着：配置更简单、代码更少、性能更好 。
为什么值得关注？
先说说LangChain是什么
LangChain是目前最流行的AI应用开发框架，它就像搭积木一样提供了标准化的组件：
- Document Loaders ：从PDF、Word、网页等各种来源加载文档
- Text Splitters ：把长文档切成合适的小块
- Embeddings ：把文本转成向量
- Vector Stores ：存储和检索向量
- Chains ：把多个步骤串联起来完成复杂任务
- Agents ：让AI自主决策调用不同工具
LangChain解决了"怎么组装AI应用"的问题，统一了不同组件的调用方式。但数据存哪儿、索引怎么建、系统怎么运维 ，还得开发者自己搞定。
现状：Demo很快，上生产很慢
用LangChain搭一个RAG Demo只要半天，但真正上生产往往需要6周。为什么？
因为80%的时间都花在了基础工程上：
痛点一：多套系统带来的配置成本
一个生产级的RAG应用，通常需要同时用到5套不同的系统。PostgreSQL存文档元数据，Pinecone或Milvus负责向量检索，Elasticsearch处理关键词搜索，Redis做缓存加速，S3或OSS存原始文件。
每个系统都要单独配置地址、端口、密钥，还要设置各自的权限、监控、备份策略。最头疼的是环境迁移，从开发环境到测试环境再到生产环境，每次都要重新配置一遍。更别说每个月还要收到5份账单。
这就是现实：5套系统，5份配置，5份账单，维护成本直接翻5倍 。
痛点二：数据一致性难以保证
当需要更新一篇文档时，开发者必须依次完成三个步骤：更新PostgreSQL里的文档内容，重新计算向量并更新到Pinecone，最后重建Elasticsearch的索引。三个步骤缺一不可。
问题在于，如果向量更新步骤失败了，或者程序在更新向量和重建索引之间突然崩溃，数据就会陷入不一致的状态——PostgreSQL里是新内容，但向量库和搜索引擎还停留在旧版本。用户搜索时就会遇到困惑：明明文档已经更新了，为什么搜出来的还是老内容？
为了应对这些问题，开发者需要编写大量代码来处理重试、回滚和异常恢复。每次部署更新时，都需要密切关注监控指标，确保数据同步正常。
痛点三：混合搜索要写200多行代码
单纯的向量搜索容易召回语义相关但细节不符的内容，比如搜"iPhone 14 Pro"可能返回"iPhone 13 Pro"。而纯关键词搜索又过于死板，必须精确匹配。
最佳方案是混合搜索，但实现起来很复杂：需要分别调用Pinecone和Elasticsearch获取两批文档ID，在应用层实现融合算法来平衡两种搜索的权重，然后再去PostgreSQL查询完整文档内容并排序。
整个流程要调用3个不同系统，传输大量数据，代码量轻松超过200行，而且整体性能难以优化。
云器Lakehouse的解决方案
云器Lakehouse是什么
云器Lakehouse是新一代云原生湖仓一体化平台，核心优势：
- 湖仓一体 ：数据仓库 + 数据湖 + AI能力统一平台
- 性能领先 ：TPC-H基准测试性能是Trino的9.84倍
- AI数据就绪 ：原生支持向量索引、全文索引、混合检索
- 极致弹性 ：Serverless架构，按需扩缩容，按秒计费
方案设计理念
核心思路：单表混合搜索——一张表同时支持多种索引，一次查询完成混合检索。
-- 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';
关键创新 ：数据和索引物理共存，更新时自动同步，查询时统一优化。
为什么AI应用需要这种整合？
RAG应用的查询需求往往很复杂。比如："找出和'人工智能发展趋势'语义相关的技术文档，要求是2024年之后发布的，且作者是张三或李四"。
这个查询同时涉及：
- 语义搜索（理解"人工智能发展趋势"的含义）
- 关键词匹配（"技术"、"2024"、作者名）
- 结构化过滤（时间范围、作者字段）
传统方案用三个系统分别处理：Pinecone做语义搜索，Elasticsearch做关键词匹配，PostgreSQL做结构化查询，最后在应用层拼起来。这就是为什么需要写200行代码。
云器Lakehouse把这些能力统一在一个系统里。一张表同时建向量索引和全文索引，一次查询就能完成。
传统方案 vs 云器Lakehouse
云器Lakehouse vs 传统向量数据库
| 性对比 | 云器 + 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 |
云器Lakehouse 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 云器Lakehouse | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Elasticsearch | ✅ | ✅ | ⚠️ | ❌ | ❌ | ⚠️ |
| PostgreSQL/pgvector | ✅ | ⚠️ | ❌ | ⚠️ | ✅ | ⚠️ |
| MongoDB | ✅ | ⚠️ | ❌ | ⚠️ | ❌ | ⚠️ |
| Redis | ✅ | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ | ❌ |
具体场景实例
配置复杂度对比
传统方案 ：需要分别配置5个系统
# 5个系统，5套配置
import psycopg2, pinecone, redis, boto3
from elasticsearch import Elasticsearch
pg_conn = psycopg2.connect(...)
pinecone.init(api_key=..., environment=...)
es_client = Elasticsearch([...])
redis_client = redis.Redis(...)
s3_client = boto3.client('s3', ...)
云器方案 ：一个连接搞定
from langchain_clickzetta import ClickZettaEngine
# 只需要一个连接
engine = ClickZettaEngine(
service="your-service",
instance="your-instance",
# ...
)
# 所有能力共享同一连接
vectorstore = ClickZettaVectorStore(engine=engine)
hybridstore = ClickZettaHybridStore(engine=engine)
chat_history = ClickZettaChatMessageHistory(engine=engine)
数据同步对比
传统方案 ：手动同步3个地方
def update_document(doc_id, content):
# 手动更新3个系统，任何一步失败都会导致不一致
db.execute("UPDATE docs SET content=? WHERE id=?", content, doc_id)
pinecone.update(id=doc_id, values=new_embedding)
es.update(index="docs", id=doc_id, doc={"content": content})
云器方案 ：自动同步
# 一行代码，自动同步所有索引
hybridstore.update_documents([Document(page_content=content)])
# 背后系统自动更新文档、向量索引、全文索引，保证ACID一致性
混合检索对比
传统方案 ：200+行代码
# 步骤1：向量搜索
vector_results = pinecone.query(vector=embed(query), top_k=20)
# 步骤2：全文搜索
text_results = es.search(body={"query": {"match": {"content": query}}})
# 步骤3：手动实现融合算法
scores = merge_and_rank(vector_results, text_results, alpha=0.5)
# 步骤4：查询完整数据
docs = db.query(f"SELECT * FROM docs WHERE id IN ({ids})")
# ... 还有100多行处理逻辑
云器方案 ：10行代码
retriever = ClickZettaUnifiedRetriever(
hybrid_store=hybridstore,
search_type="hybrid",
alpha=0.5, # 调节向量和全文权重
k=5
)
results = retriever.invoke(query) # 就这么简单
性能对比
实测数据（100万文档，混合检索）：
| 指标 | 传统方案 | 云器方案 | 提升 |
|---|---|---|---|
| 查询延迟 | 350ms | 45ms | 7.8倍 |
| 网络调用 | 3次 | 1次 | 减少67% |
| 代码行数 | 200+ | 10 | 减少95% |
| 系统数量 | 5个 | 1个 | 减少80% |
价值总结
对于用LangChain构建AI应用的开发者来说，云器lakehouse提供了一个配置更简便、高性能的方案。
- 配置更简单 ：传统方案需要配置5个系统（PostgreSQL、Pinecone、Elasticsearch、Redis、S3），云器Lakehouse只需要一个连接，所有能力共享同一套配置。
- 代码更少 ：实现同样的混合检索功能，传统方案需要200多行代码协调三个系统，云器Lakehouse只需要10行代码，减少95%。
- 性能更好 ：同样是100万文档的混合检索，传统方案需要3次网络调用、350ms延迟，云器方案1次调用、45ms延迟，快了7.8倍。
本质上，云器Lakehouse解决的是开发者的核心痛点：让你不用再花80%的时间处理基础设施，而是把时间投入到真正创造价值的业务逻辑上。这才是AI应用开发该有的样子。
LangChain作为AI应用开发的事实标准，拥有庞大的开发者社区和丰富的生态资源。云器Lakehouse通过深度集成LangChain，不仅让自身的湖仓能力直接服务这个生态中的开发者，也让云器成为AI应用基础设施层的重要参与者。100%兼容LangChain标准意味着开发者可以无缝使用社区的各种工具、教程和最佳实践，同时享受云器Lakehouse带来的性能和简化优势。
欢迎访问云器科技官网了解详细集成指南，或联系我们获取迁移方案评估。
云器科技官网：https://www.yunqi.tech
技术文档：https://www.yunqi.tech/documents/langchain_integration
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