ByteHouse 多模态检索 Skill

描述

本 Skill 基于 ByteHouse 的向量检索能力和火山引擎方舟多模态向量化模型（默认 doubao-embedding-vision），提供从向量化 → 建表 → 写入 → 检索的一整套多模态检索参考实现。核心能力：

1. 多模态向量化：文本 / 图片 / 视频 → 统一维度向量。
2. 向量表创建：支持 HNSW、IVF_FLAT、IVF_PQ 等索引，可选启用全文倒排索引。
3. 文档写入：单条 / 批量插入，附带 content_type、title、metadata。
4. 检索能力：向量检索、混合检索（向量 + 关键词）、以文搜图、以图搜图 / 视频。

当以下情况时使用此 Skill：

1. 用户希望在 ByteHouse 中搭建多模态向量检索服务。
2. 用户需要对已有多模态数据（文本、图片、视频）进行向量化后写入 ByteHouse。
3. 用户提到 "向量检索"、"多模态检索"、"混合检索"、"以文搜图"、"以图搜视频" 等关键词。

前置条件

• Python 3.8+
• Python 依赖：clickhouse-connect、clickhouse-driver（TCP 场景）、volcengine-python-sdk[ark]、numpy

  pip install clickhouse-connect clickhouse-driver "volcengine-python-sdk[ark]" numpy
  

  Copy
• jq（export_config.sh 依赖，解析 JSON 配置。安装方式：brew install jq 或 sudo apt install jq）
• 有效的 ByteHouse 连接信息与方舟 API Key（保存于 ~/.bytehouse_config.json）

📁 文件说明

• SKILL.md — 本文件，技能主文档。
• scripts/embedding.py — 多模态向量化模块（MultimodalEmbedding）。
• scripts/search_client.py — ByteHouse 多模态检索客户端（ByteHouseMultimodalSearch）。
• scripts/examples.py — 常见调用示例（初始化、建表、写入、检索）。
• scripts/init.py — Python 包入口，暴露 MultimodalEmbedding 与 ByteHouseMultimodalSearch。
• scripts/export_config.sh — 从 ~/.bytehouse_config.json 加载配置到环境变量（依赖 jq）。

🧭 智能体使用指引

1. 确认配置：source scripts/export_config.sh，让 BYTEHOUSE_*、BH_ARK_* 等环境变量就绪。
2. 确认场景：向用户澄清是要 "建表 + 写入" 还是 "只做检索"，以及数据模态（纯文本 / 文本 + 图片 / 视频等）。
3. 选择索引策略：
   • 数据量 < 100 万：HNSW + COSINE（默认）。
   • 数据量较大或希望更省内存：HNSW_SQ / IVF_FLAT / IVF_PQ。
4. 建表 + 写入：调用 ByteHouseMultimodalSearch.create_multimodal_table(...)、insert_document(...) 或 batch_insert(...)。
5. 检索：优先使用 vector_search(...) 或 hybrid_search(...)，返回结果会自动过滤掉零向量、异常数据。
6. 安全提示：BH_ARK_API_KEY、BYTEHOUSE_PASSWORD 等凭据只写入 ~/.bytehouse_config.json，不要打印到日志或消息里。

配置说明

配置保存在 ~/.bytehouse_config.json。如果文件存在且非空，直接使用；否则，让用户提供 ByteHouse 连接信息与方舟 API Key（可以把 ByteHouse 连接信息获取指引 一并发给用户），拿到后写入 JSON 文件，避免重复询问。当用户切换 ByteHouse 集群或方舟账号时，一并更新该文件。

{
   "BYTEHOUSE_HOST": "<ByteHouse-host>",
   "BYTEHOUSE_PORT": "8123",
   "BYTEHOUSE_USER": "bytehouse",
   "BYTEHOUSE_PASSWORD": "<ByteHouse-password>",
   "BYTEHOUSE_DATABASE": "default",
   "BH_ARK_API_KEY": "<火山引擎方舟 API 密钥>",
   "BH_ARK_BASE_URL": "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3",
   "BH_EMBEDDING_MODEL": "doubao-embedding-vision-251215",
   "EMBEDDING_DIMENSIONS": "2048"
}

• BYTEHOUSE_HOST（主机地址）与 BYTEHOUSE_PASSWORD（密码）必须由用户提供。
• 其它字段建议保留默认值。
• 运行前必须通过 source scripts/export_config.sh 把配置导出到环境变量：search_client.py 与 embedding.py 只从环境变量读取配置。

source scripts/export_config.sh

🚀 快速开始

1. 初始化客户端

import sys, os
# 把 scripts/ 目录加入 sys.path
SKILL_SCRIPTS_DIR = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "scripts")
sys.path.insert(0, SKILL_SCRIPTS_DIR)

from search_client import ByteHouseMultimodalSearch

search = ByteHouseMultimodalSearch(connection_type="http")

2. 创建多模态检索表

search.create_multimodal_table(
    table_name="multimodal_index",
    enable_text_search=True,
    index_type="HNSW",
    metric="COSINE",
)

3. 写入数据

# 文本
search.insert_document(
    "multimodal_index",
    doc_id=1,
    content_type="text",
    content="ByteHouse 是火山引擎推出的云原生数据仓库",
    title="ByteHouse 介绍",
    metadata={"category": "文档"},
)

# 图片（自动生成向量）
search.insert_document(
    "multimodal_index",
    doc_id=2,
    content_type="image",
    content="https://example.com/image.jpg",
    title="示例图片",
)

4. 向量检索

# 文本查询 → 向量检索
query_embedding = search.embedding.encode_text("云原生数据仓库")
results = search.vector_search(
    "multimodal_index",
    query_embedding=query_embedding,
    top_k=10,
)

# 混合检索（关键词 + 向量）
results = search.hybrid_search(
    "multimodal_index",
    query_text="云原生数据仓库",
    top_k=10,
)

更多示例参见 scripts/examples.py。

支持的索引类型

支持的向量化输入

• 文本：任意字符串。
• 图片：URL 或 base64 编码。
• 视频：URL 或 base64 编码（帧采样 + 向量化）。

失败兜底建议

参考文档

• ByteHouse 向量检索 SQL 文档
• 火山引擎方舟多模态向量化 API 文档