[探索 Vlite：LangChain 中的轻量级向量数据库指南]

# 探索 Vlite：LangChain 中的轻量级向量数据库指南

## 引言

近年来，随着自然语言处理技术的发展，向量数据库在存储和检索嵌入方面扮演了越来越重要的角色。Vlite 是一个简单而快速的向量数据库，专门用于这样的任务。本篇文章旨在指导您如何在 LangChain 中使用 Vlite 作为向量存储解决方案，帮助开发者进行语义搜索和示例选择。

## 主要内容

### 安装与设置

要想在您的项目中使用 Vlite，只需运行以下命令即可完成安装：

```bash
pip install vlite

如果您需要 PDF OCR 支持，可以安装额外的 vlite[ocr] 包：

pip install vlite[ocr]

向量存储功能

Vlite 提供了一个对其向量数据库的封装，允许您将其用作向量存储。这对于实现语义搜索和选择示例非常有用。要在项目中导入 Vlite 向量存储，可使用以下代码：

from langchain_community.vectorstores import vlite