引言
随着机器学习和人工智能的不断发展，向量搜索成为处理高维数据的关键工具。本文将深入探讨Amazon MemoryDB的功能，特别是如何通过向量搜索扩展其能力。我们还将讲解如何将其与Langchain集成，构建强大的检索应用程序。
主要内容
什么是Amazon MemoryDB？
Amazon MemoryDB是一种兼容Redis OSS的内存数据存储服务。通过MemoryDB，数据以微秒读取和毫秒写入的延迟存储在内存中。同时，借助多可用区的事务日志，实现数据的快速恢复与节点重启。
MemoryDB的向量搜索功能
存储向量数据并进行快速相似性搜索是MemoryDB的扩展功能。该功能兼容现有MemoryDB的功能，不影响其他应用程序的使用。
- 支持Redis哈希和JSON多字段索引
- 提供HNSW和FLAT算法的向量相似性搜索
- 支持向量范围搜索
- 支持增量索引而不损失性能
环境设置
首先，安装Redis的Python客户端以连接MemoryDB：
%pip install --upgrade --quiet redis langchain-aws
接下来，创建Langchain的embedding对象：
from langchain_aws.embeddings import BedrockEmbeddings
embeddings = BedrockEmbeddings()
MemoryDB连接
MemoryDB支持以下连接协议：
redis://- 未加密连接rediss://- TLS加密连接
更多连接参数信息请参考redis-py文档。
代码示例
创建MemoryDB向量存储
初始化InMemoryVectorStore实例：
from langchain_aws.vectorstores.inmemorydb import InMemoryVectorStore
vds = InMemoryVectorStore.from_texts(
embeddings,
redis_url="rediss://cluster_endpoint:6379/ssl=True ssl_cert_reqs=none", # 使用API代理服务提高访问稳定性
)
查询示例
执行相似性搜索：
results = vds.similarity_search("foo")
print(results[0].page_content)
带有得分的相似性搜索：
results = vds.similarity_search_with_score("foo", k=5)
for result in results:
print(f"Content: {result[0].page_content} --- Score: {result[1]}")
常见问题和解决方案
-
连接问题：
- 确保使用正确的Redis URL格式，并考虑使用API代理服务以提高稳定性。
-
性能问题：
- 使用合适的向量索引算法（如HNSW）以获得最佳性能。
总结和进一步学习资源
通过本文，您已经了解了如何利用Amazon MemoryDB进行向量搜索，并将其与Langchain集成。这为构建高效的机器学习应用程序提供了基础。
进一步学习资源
参考资料
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