引言
Amazon MemoryDB凭借其与Redis OSS的兼容性，为开发者提供了一个高效的数据存储解决方案。本文将深入探讨MemoryDB的向量搜索功能，以及如何通过Langchain实现与MemoryDB的集成，为机器学习和生成式AI应用开发提供便利。
主要内容
MemoryDB概述
Amazon MemoryDB是一种兼容Redis OSS的内存数据存储服务，支持微秒级读和单位毫秒写延迟。通过多可用区的事务日志确保数据持久性，MemoryDB能够快速实现故障转移、数据库恢复和节点重启。
向量搜索功能
向量搜索扩展了MemoryDB的功能，使其能够支持基于向量的检索应用。这一功能可用于异常检测、文档检索和实时推荐等AI应用场景。
关键特性
- 多字段索引支持
- 向量相似度搜索（使用HNSW或FLAT）
- 向量范围搜索
- 支持增量索引
设置
安装Redis Python客户端
首先，安装Redis-py客户端以连接MemoryDB：
%pip install --upgrade --quiet redis langchain-aws
内存数据库连接
你可以使用以下URL模式连接到Redis集群：
redis://：非加密连接rediss://：TLS加密连接
请参考redis-py文档获取更多连接参数信息。
示例数据
以下是一些示例数据，用于演示Redis向量存储的多种属性：
metadata = [
{"user": "john", "age": 18, "job": "engineer", "credit_score": "high"},
{"user": "derrick", "age": 45, "job": "doctor", "credit_score": "low"},
{"user": "nancy", "age": 94, "job": "doctor", "credit_score": "high"},
{"user": "tyler", "age": 100, "job": "engineer", "credit_score": "high"},
{"user": "joe", "age": 35, "job": "dentist", "credit_score": "medium"},
]
texts = ["foo", "foo", "foo", "bar", "bar"]
index_name = "users"
创建MemoryDB向量存储
from langchain_aws.vectorstores.inmemorydb import InMemoryVectorStore
from langchain_aws.embeddings import BedrockEmbeddings
embeddings = BedrockEmbeddings()
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
)
代码示例：查询实现
# 查询示例
results = vds.similarity_search("foo")
print(results[0].page_content)
# 带分数的查询
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
网络访问问题
由于地理限制，某些地区访问API时可能会遇到问题。建议使用API代理服务来提高访问的稳定性。
向量检索性能
在数据增多时，向量检索的性能可能下降，这可以通过优化索引和配置来解决。
总结和进一步学习资源
本文详细介绍了Amazon MemoryDB的向量搜索功能及其与Langchain的集成方法。深入了解这些技术可以极大提升AI应用的性能和效率。
参考资料
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