# 引言
Apache Doris是一款现代化的数据仓库，专为实时分析而设计。它不仅能高效处理海量数据，还提供了超快的分析能力。在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用Apache Doris作为向量数据库，为实现快速查询和分析铺平道路。
# 主要内容
## 1. Apache Doris简介
Apache Doris通常被归类为OLAP（在线分析处理）系统，以其在ClickBench基准测试中优异的性能著称。借助其快速的矢量化执行引擎，它同样可以用作高效的向量数据库（vector DB）。
## 2. 安装和设置
首先，确保安装必要的依赖项：
```bash
%pip install --upgrade --quiet pymysql
!pip install sqlalchemy
!pip install langchain
这些库将帮助我们连接和操作数据库，以及使用LangChain社区提供的Apache Doris集成。
3. 加载文档和分词
下载Apache Doris文档：
# 克隆Apache Doris仓库
git clone https://github.com/apache/doris
使用LangChain加载和分割文档：
from langchain_community.document_loaders import DirectoryLoader, UnstructuredMarkdownLoader
from langchain_text_splitters import TokenTextSplitter
loader = DirectoryLoader(
"./docs", glob="**/*.md", loader_cls=UnstructuredMarkdownLoader
)
documents = loader.load()
text_splitter = TokenTextSplitter(chunk_size=400, chunk_overlap=50)
split_docs = text_splitter.split_documents(documents)
4. 配置Apache Doris数据库
配置Apache Doris实例，确保网络连接的稳定性，建议使用API代理服务：
from langchain_community.vectorstores.apache_doris import ApacheDoris, ApacheDorisSettings
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
settings = ApacheDorisSettings()
settings.port = 9030
settings.host = "172.30.34.130" # 使用API代理服务提高访问稳定性
settings.username = "root"
settings.password = ""
settings.database = "langchain"
embeddings = OpenAIEmbeddings()
docsearch = ApacheDoris.from_documents(split_docs, embeddings, config=settings)
5. 构建问答系统
使用LangChain构建问答应用程序：
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain_openai import OpenAI
llm = OpenAI()
qa = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=llm, chain_type="stuff", retriever=docsearch.as_retriever()
)
query = "what is apache doris"
resp = qa.run(query)
print(resp)
常见问题和解决方案
-
网络连接问题
- 如果遭遇连接不稳定，考虑使用API代理服务来增强访问稳定性。
-
配置错误
- 确保Apache Doris的主机、端口和用户配置正确。
总结和进一步学习资源
Apache Doris作为实时分析和快速查询的工具，在大数据领域展示了强大的能力。通过正确的配置和使用，它能显著提升数据分析的效率。
参考资料
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