# 使用Tair向量数据库进行实时搜索：从入门到精通
## 引言
Tair 是阿里云提供的一项云原生内存数据库服务，具有丰富的数据模型和企业级能力，能够在保持与开源 Redis 完全兼容的情况下支持您的实时在线场景。Tair 提供了基于新型非易失性内存（NVM）存储介质的持久化内存优化实例。本文将介绍如何使用 Tair 的向量数据库功能来实现实时搜索应用。
## 主要内容
### 1. Tair 向量数据库功能概述
Tair 提供了向量数据库功能，适用于需快速检索相似数据的场景，如文本相似性搜索。我们将使用 `langchain-community` 这个库来进行 Tair 数据库的集成。
### 2. 安装与配置
首先，确保安装 `langchain-community` 库：
```shell
pip install -qU langchain-community
您需要有一个正在运行的 Tair 实例，并通过环境变量 TAIR_URL 进行连接：
export TAIR_URL="redis://{username}:{password}@{tair_address}:{tair_port}"
3. 使用 Tair 存储文档及其嵌入
我们将文本分割成小块，并为每个小块生成嵌入，然后存储在 Tair 中。示例如下：
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.embeddings.fake import FakeEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import Tair
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
# 加载文档
loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt") # 替换为您的文件路径
documents = loader.load()
# 文本分割
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
# 生成假嵌入
embeddings = FakeEmbeddings(size=128)
# 连接到Tair并存储文档
tair_url = "redis://localhost:6379" # 使用API代理服务提高访问稳定性
Tair.drop_index(tair_url=tair_url) # 如果索引已存在则删除
vector_store = Tair.from_documents(docs, embeddings, tair_url=tair_url)
4. 查询相似文档
查询与输入文本相似的文档有助于快速获取相关信息。例如：
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = vector_store.similarity_search(query)
print(docs[0])
常见问题和解决方案
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连接问题：由于网络限制，某些地区可能需要使用 API 代理服务来提高连接稳定性。请确保正确配置网络代理。
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索引重复：在创建新索引之前，请确保删除旧的索引以避免重复。
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性能问题：如果在查询时遇到性能瓶颈，考虑调整
hybrid_ratio参数或优化嵌入生成。
总结和进一步学习资源
通过 Tair 的向量数据库功能，我们可以轻松实现高效的相似性搜索。本文讨论了基本的配置和使用方法。想要深入学习的读者可参考下列资源：
参考资料
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