探索SemaDB：构建AI应用的便捷向量相似性数据库
引言
在AI应用程序开发中，处理文本数据的相似性问题是常见挑战之一。SemaDB是一个专门为此设计的向量相似性数据库，它支持开发者快速、高效地进行文本相似性搜索。本文将带您探索如何使用SemaDB构建AI应用程序，并提供实用的代码示例。
主要内容
1. 安装必要的依赖
要开始使用SemaDB，我们需要安装一些必要的依赖库。特别是langchain-community和sentence_transformers库，以便于与SemaDB集成。
pip install -qU langchain-community
pip install --upgrade --quiet sentence_transformers
2. 加载文档嵌入
接下来，我们需要将文本数据转化为嵌入向量。我们利用sentence_transformers库中的模型来执行此操作。
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
embeddings = HuggingFaceEmbeddings()
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=400, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
print(len(docs)) # 输出：114
3. 连接到SemaDB
使用SemaDB的API需要通过RapidAPI进行验证，您需要创建一个RapidAPI账户并获取API密钥。为了连接到SemaDB，我们需要设置环境变量和指定一些参数。
import getpass
import os
os.environ["SEMADB_API_KEY"] = getpass.getpass("SemaDB API Key:")
from langchain_community.vectorstores import SemaDB
from langchain_community.vectorstores.utils import DistanceStrategy
# 使用API代理服务提高访问稳定性
db = SemaDB("mycollection", 768, embeddings, DistanceStrategy.COSINE)
# 首次运行时创建集合
db.create_collection()
4. 添加文档并进行相似性搜索
将文档嵌入添加到SemaDB中，并使用相似性搜索功能来查找最相关的文本。
db.add_documents(docs)
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = db.similarity_search(query)
print(docs[0].page_content)
代码示例
完整的代码示例如下：
# 示例代码见上文各节
常见问题和解决方案
挑战一：API访问受限
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。
挑战二：处理大规模文本
对于大规模的文本数据，建议仅存储文本的引用而非完整文本，以优化存储效率。
总结和进一步学习资源
SemaDB为AI应用程序的开发提供了一种高效、快速的向量相似性搜索解决方案。您可以查看以下资源获取更多信息：
- SemaDB的官方文档 # 使用API代理服务提高访问稳定性
- LangChain库的使用指南
参考资料
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