使用Intel的VDMS进行大规模视觉数据管理：从入门到精通
引言
在大数据时代，如何高效地存储和访问视觉数据是一个关键问题。Intel的Visual Data Management System (VDMS) 提供了一种创新的解决方案。本文旨在探讨如何利用VDMS进行大规模视觉数据管理，帮助开发者轻松实现高效的数据搜索和存储。
主要内容
VDMS概述
VDMS是一种基于视觉元数据图的存储解决方案，支持多种搜索和嵌入类型：
- K最近邻搜索
- 欧几里得距离和内积
- 支持TileDBDense、TileDBSparse、FaissFlat等库
- 文本、图像和视频的嵌入
- 向量和元数据搜索
VDMS包含服务器端和客户端组件，可通过Docker镜像快速部署。
环境准备
在开始使用VDMS之前，需要安装相关的Python包：
# 安装必要的Python包
%pip install --upgrade --quiet pip vdms sentence-transformers langchain-huggingface > /dev/null
启动VDMS服务器
您可以通过Docker镜像轻松启动VDMS服务器：
# 启动VDMS Server
!docker run --rm -d -p 55555:55555 --name vdms_vs_test_nb intellabs/vdms:latest
基本示例
以下示例展示如何将文档添加到VDMS，并使用其作为向量数据库进行查询。
import time
import warnings
from langchain_community.document_loaders.text import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import VDMS
from langchain_community.vectorstores.vdms import VDMS_Client
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_text_splitters.character import CharacterTextSplitter
# 忽略警告
warnings.filterwarnings("ignore")
time.sleep(2)
# 连接到VDMS
vdms_client = VDMS_Client(host="localhost", port=55555) # 使用API代理服务提高访问稳定性
# 加载文档并获取嵌入
document_path = "path_to_your_document.txt"
raw_documents = TextLoader(document_path).load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(raw_documents)
相似性搜索
使用Faiss Flat索引和欧几里得距离执行相似性搜索：
collection_name = "my_collection"
embedding = HuggingFaceEmbeddings()
db_FaissFlat = VDMS.from_documents(
docs, client=vdms_client, ids=ids, collection_name=collection_name, embedding=embedding
)
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
returned_docs = db_FaissFlat.similarity_search(query, k=3)
常见问题和解决方案
网络连接问题
在某些地区，连接到外部API服务可能会受到限制。建议使用API代理服务以提高访问稳定性和速度。
数据更新和删除
想要在VDMS中更新或删除数据，可以使用以下方法：
# 更新文档
id_to_update = "document_id"
doc = db_FaissFlat.similarity_search(query)[0]
doc.metadata["new_metadata_field"] = "value"
db_FaissFlat.update_document(collection_name, id_to_update, doc)
# 删除文档
id_to_remove = "document_id"
db_FaissFlat.delete(collection_name=collection_name, ids=[id_to_remove])
总结和进一步学习资源
VDMS提供了强大的视觉数据管理功能，适合大规模数据场景。更多的关于如何使用和扩展VDMS的资源：
参考资料
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