# ClassDef VectorDBInterface
**VectorDBInterface函数**: 这个类用于使用Pinecone API管理向量数据库。

这个类有以下属性：
- task_index: 一个表示向量数据库的Pinecone索引对象。
- turbo_keys: 用于验证与数据库连接的密钥列表。
- vector_count: 数据库中向量的数量。

**__init__函数**: VectorDBInterface类的构造函数。

这个函数初始化了Pinecone API，并创建了一个Pinecone索引对象。

**get_keys函数**: 获取密钥的函数。

这个函数从密钥池中获取密钥，并将它们存储在turbo_keys列表中。

**get_info函数**: 获取数据库信息的函数。

这个函数获取数据库的统计信息，如总向量数量和维度，并将总向量数量存储在vector_count属性中。

**generate_embedding函数**: 生成输入文本的嵌入向量的函数。

这个函数使用OpenAI API生成输入文本的嵌入向量。

**delete_sentence函数**: 从数据库中删除句子的函数。

这个函数从数据库中删除指定的句子。

**insert_sentence函数**: 将句子及其嵌入向量插入数据库的函数。

这个函数生成句子的嵌入向量，并将句子及其嵌入向量插入数据库。

**search_similar_sentences函数**: 搜索与查询句子相似的句子的函数。

这个函数使用查询句子的嵌入向量在数据库中搜索相似的句子。

**注意**: 使用这个类之前需要先安装Pinecone和OpenAI的Python库，并且需要提供正确的API密钥和环境变量。

**输出示例**:
```
{
    "total_vector_count": 1000,
    "dimension": 512
}
Vector Dim 512
Vector Number 1000
```
## FunctionDef __init__
**__init__函数**：这个函数的功能是初始化VectorDBInterface类。

在这个函数中，首先调用pinecone.init()函数来初始化Pinecone库，传入API_KEY和ENV参数。然后，创建一个pinecone.Index对象，用于与Pinecone索引进行交互，传入INDEX参数。

接下来，调用self.get_info()函数和self.get_keys()函数，分别用于获取索引的信息和键的列表。

**注意**：在使用这段代码时需要注意以下几点：
- 需要替换"{API_KEY}"、"{ENV}"和"{INDEX}"为实际的值。
- 在调用pinecone.init()函数之前，需要先安装Pinecone库。
## FunctionDef get_keys
**get_keys函数**：该函数用于获取秘钥。

从池中检索秘钥，并将其存储在turbo_keys列表中。

该函数首先将pool字符串按行分割为列表lines。然后对于lines中的每一行，去除首尾的空格并赋值给striped变量。如果striped为空字符串，则跳过当前循环。接下来，将striped按照"|"进行分割，并将分割后的内容存储在列表contents中。然后对于contents中的每一个元素cont，如果cont以"sk-"开头，则将cont添加到turbo_keys列表中。

**注意**：使用该代码时需要注意以下几点：
- 在调用该函数之前，需要先调用get_info函数，确保获取到了必要的信息。
- 在调用该函数之前，需要先调用pinecone.init函数进行初始化操作，确保可以正常使用pinecone库。
- 在调用该函数之前，需要先调用pinecone.Index函数创建索引，确保可以正常使用索引操作。
## FunctionDef get_info
**get_info函数**：该函数用于获取数据库的信息。

该函数用于检索数据库的统计信息，例如总向量数量和维度，并将总向量数量存储在vector_count属性中。

**代码分析和描述**：
- 首先，函数通过调用`self.task_index.describe_index_stats()`获取数据库的统计信息，并将结果存储在变量`info`中。
- 接下来，函数将`info["total_vector_count"]`赋值给`self.vector_count`，表示数据库中的总向量数量。
- 然后，函数将`info['dimension']`赋值给`dimension`，表示数据库中向量的维度。
- 最后，函数打印出`info`、`dimension`和`self.vector_count`的值。

**注意**：使用该代码时需要注意以下几点：
- 如果访问数据库时出现错误，会抛出异常。
- 如果无法获取向量信息，会打印警告信息。

该函数在以下文件中被调用：
文件路径：XAgent/vector_db.py
调用代码如下：
```python
def __init__(self):
    """
    VectorDBInterface类的构造函数。
    """
    pinecone.init(api_key="{API_KEY}", environment="{ENV}")
    self.task_index = pinecone.Index("{INDEX}")

    self.get_info()
    self.get_keys()
```

[代码片段结束]
[XAgent/vector_db.py结束]
## FunctionDef generate_embedding
**generate_embedding函数**：该函数用于为输入文本生成嵌入向量。

该函数接受一个字符串类型的文本作为输入。

函数返回一个列表，表示输入文本的嵌入向量。

该函数的具体实现如下：

```python
def generate_embedding(self, text:str):
    """
    The function to generate an embedding for the input text.

    Args:
    text (str): The input text.

    Returns:
    list: The embedding of the input text.

    """
    
    url = "https://api.openai.com/v1/embeddings"
    payload = {
        "model": "text-embedding-ada-002",
        "input": text
    }
    for key in self.turbo_keys:
        headers = {
            "Content-Type": "application/json",
            "Authorization": f"Bearer {key}"
        }
        response = requests.post(url, json=payload, headers=headers, timeout=10)
        try:
            res = json.loads(response.text)
            embedding = res['data'][0]['embedding']
            return embedding
        except:
            pass
```

**generate_embedding函数**的作用是使用OpenAI API为输入文本生成嵌入向量。该函数首先构造了一个API请求的URL和payload，其中URL为"https://api.openai.com/v1/embeddings"，payload包含了模型名称和输入文本。然后，函数通过循环遍历self.turbo_keys列表中的API密钥，使用requests库向API发送POST请求。请求头中包含了Content-Type和Authorization信息。函数将API的响应解析为JSON格式，并提取出嵌入向量。最后，函数返回嵌入向量。

**注意**：使用该函数前需要确保已经获取到了有效的API密钥，并将其存储在self.turbo_keys列表中。

**输出示例**：假设输入文本为"Hello, world!"，则函数可能返回的嵌入向量为[0.123, 0.456, 0.789]。
## FunctionDef delete_sentence
**delete_sentence函数**：这个函数的作用是从数据库中删除一个句子。

该函数接受一个参数：
- sentence (str): 要删除的句子。

该函数可能会引发异常：
- Exception: 删除句子时发生错误。

在函数内部，首先尝试使用self.task_index.delete()方法删除给定的句子。如果删除成功，则打印"Success delete sentence:"和句子内容。如果删除失败，则打印"Warning: Fail to delete sentence"和句子内容。

**注意**：使用该代码时需要注意以下几点：
- 确保传入的句子参数是字符串类型。
- 如果删除句子时发生错误，会引发异常，需要进行异常处理。
## FunctionDef insert_sentence
**insert_sentence函数**: 这个函数的作用是将带有嵌入的句子插入到数据库中。

该函数接受以下参数：
- vec_sentence (str): 用于生成嵌入的句子。
- sentence (str): 要插入的句子。
- namespace (str, 可选): 向量的命名空间。默认为空字符串。

该函数可能会引发以下异常：
- Exception: 插入句子时发生错误。

该函数首先使用generate_embedding函数生成句子的嵌入。如果成功生成嵌入，则尝试使用task_index的upsert方法将嵌入的句子插入到数据库中。插入成功后，向量计数器vector_count加1。如果插入过程中发生异常，则打印异常信息并提示插入失败。如果无法生成嵌入，则打印警告信息提示生成嵌入失败。

**注意**: 使用该代码时需要注意以下几点：
- 需要确保vec_sentence参数是一个字符串类型的句子。
- 需要确保sentence参数是一个字符串类型的句子。
- 可以选择指定namespace参数来为向量命名空间提供一个自定义的值。如果不指定，则默认为空字符串。
## FunctionDef search_similar_sentences
**search_similar_sentences函数**：该函数用于在数据库中搜索与查询句子相似的句子。

参数：
- query_sentence (str)：查询句子。
- namespace (str, 可选)：向量的命名空间。默认为空字符串。
- top_k (int, 可选)：返回最相似句子的数量。默认为1。

返回值：
- object：最相似的句子。

异常：
- Exception：搜索数据库时发生错误。

该函数首先使用generate_embedding函数生成查询句子的嵌入向量。如果生成成功，则使用task_index对象的query方法来查询与查询句子最相似的句子。查询时可以指定命名空间，并设置返回结果的数量、是否包含元数据和值的信息。查询结果将被打印并返回。

如果生成嵌入向量失败，则打印警告信息"Warning: Fail to generate embedding"。

如果查询过程中出现异常，则打印异常信息并打印警告信息"Warning: Fail to search similar sentences"。

**注意**：使用该代码的注意事项。

**输出示例**：模拟代码返回值的可能外观。
***
