引言
在现代AI应用中，嵌入矢量的搜索与存储已成为构建智能系统的关键环节。AwaDB是一个专为LLM应用设计的AI原生数据库，旨在优化嵌入矢量的处理。本文将详细介绍AwaDB的使用方法，并提供完整的代码示例，帮助您快速上手。此外，我们还将讨论常见问题及其解决方案，并引导您进行更深入的学习。
主要内容
AwaDB的安装与集成
开始使用AwaDB，首先需要安装相关的Python包：
pip install --upgrade --quiet awadb
pip install -qU langchain-community
文档加载与矢量存储
AwaDB通过langchain-community库提供了强大的文档加载与矢量存储功能：
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import AwaDB
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
# 加载文档
loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
# 文本分割
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=100, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
# 创建AwaDB实例
db = AwaDB.from_documents(docs)
相似度搜索
AwaDB支持高效的相似度搜索功能，对于大规模的数据集尤为适用：
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = db.similarity_search(query)
print(docs[0].page_content)
带评分的相似度搜索
通过similarity_search_with_score方法，可以获得更精确的搜索结果：
docs = db.similarity_search_with_score(query)
print(docs[0])
代码示例
完整的代码示例如下：
import awadb
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import AwaDB
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
# 使用API代理服务提高访问稳定性
loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=100, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
db = AwaDB.from_documents(docs)
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
- 数据恢复与持久化：AwaDB支持自动持久化存储，保证数据的长期存储与复用。
awadb_client = awadb.Client()
ret = awadb_client.Load("langchain_awadb")
if ret:
print("awadb load table success")
else:
print("awadb load table failed")
- 网络限制：由于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务以提高访问的稳定性。
总结和进一步学习资源
AwaDB为AI应用提供了便捷高效的矢量存储与搜索工具。通过本文，您应该初步掌握了AwaDB的使用技巧。想要进一步了解，请参考以下资源：
参考资料
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
