深入探索SemaDB：构建智能AI应用的简单优雅之选
SemaDB是一个无缝的向量相似性数据库，非常适合构建AI应用。它由SemaFind提供，专注于提供简单的开发者体验。通过SemaDB Cloud，开发人员可以轻松地开始向量数据库的使用。本篇文章将带你深入了解如何在本地环境中使用SemaDB Cloud的向量存储功能，以及如何进行相似性搜索。
主要内容
1. 准备环境
首先，我们需要安装必要的Python库来进行本地实验。我们将使用langchain-community和sentence_transformers库。下面是安装命令：
pip install -qU langchain-community
pip install --upgrade --quiet sentence_transformers
安装完成后，我们可以加载文档嵌入。
2. 文档嵌入加载
在本地运行时，我们使用SentenceTransformers，它通常用于对句子进行嵌入。代码示例如下：
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
embeddings = HuggingFaceEmbeddings()
我们接着使用文档加载器和文本分割工具：
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=400, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
print(len(docs)) # Prints the number of document chunks
3. 连接SemaDB
SemaDB Cloud通过RapidAPI密钥进行身份验证。你需要通过创建一个免费RapidAPI账户来获取你的密钥。
import getpass
import os
os.environ["SEMADB_API_KEY"] = getpass.getpass("SemaDB API Key:")
然后，我们使用以下代码连接到SemaDB：
from langchain_community.vectorstores import SemaDB
from langchain_community.vectorstores.utils import DistanceStrategy
# 使用API代理服务提高访问稳定性
db = SemaDB("mycollection", 768, embeddings, DistanceStrategy.COSINE)
db.create_collection() # Create the collection if running for the first time
# 添加文档到数据库
db.add_documents(docs)
4. 相似性搜索
一旦文档添加完毕，我们可以使用LangChain的默认相似性搜索接口来搜索相似句子：
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = db.similarity_search(query)
print(docs[0].page_content)
如果需要获取相似性分数，可以使用如下代码：
docs = db.similarity_search_with_score(query)
print(docs[0])
5. 清理数据
最后，若需要删除所有数据，可以删除集合：
db.delete_collection()
常见问题和解决方案
- 网络访问限制问题：由于网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问的稳定性。
- 文档过大问题：建议避免存储大块文本，推荐存储文档引用如外部ID。
- API密钥问题：确保密钥的安全存储和管理，不与他人分享。
总结和进一步学习资源
通过本文的介绍，你现在应该能够在本地环境中利用SemaDB构建简单的AI应用。SemaDB的使用非常直观，适合初学者上手。你可以进一步查看Vector store概念指南和Vector store使用指南以深入学习。
参考资料
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