使用DashVector在LangChain中构建强大的向量存储

最新推荐文章于 2025-09-17 10:37:59 发布

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使用DashVector在LangChain中构建强大的向量存储

DashVector 是一款功能强大的全托管向量数据库服务，支持高维稠密和稀疏向量，提供实时插入和过滤搜索功能。它能够自动扩展并适应不同的应用需求。在这个教程中，我们将演示如何在 LangChain 生态系统中利用 DashVector，特别是如何安装 DashVector，并将其作为 LangChain 的 VectorStore 插件使用。

技术背景介绍

在现代的机器学习和信息检索应用中，向量表示（Vector Representation）已成为一种标准技术。DashVector 提供了一种高效的方式来管理和搜索这些向量数据。借助 LangChain 的集成，开发者可以轻松地将 DashVector 用于语义搜索、示例选择等场景。

核心原理解析

DashVector 提供了一种高效、可扩展的向量存储方案。当数据被存储为向量时，可以利用其内置的搜索和过滤功能快速找到与查询向量相近的数据。这种能力使其非常适合用于大规模语义搜索。

代码实现演示

安装和设置

首先，我们需要安装 DashVector 的 Python SDK。在终端中运行以下命令：

pip install dashvector

在 LangChain 中使用 DashVector

DashVector 可以被包装为一个熟悉的 VectorStore，以便在 LangChain 中以原生方式使用。以下是在 LangChain 中导入 DashVector 的示例代码：

from langchain_community.vectorstores import DashVector

# 配置 DashVector 连接
dashvector_client = DashVector(
    base_url='https://yunwu.ai/v1',  # 国内稳定访问
    api_key='your-api-key'
)

# 创建一个新的向量集合
collection = dashvector_client.create_collection("my_vector_collection")

# 向集合中添加向量
vectors = [
    {"id": "vec1", "values": [0.1, 0.2, 0.3]},
    {"id": "vec2", "values": [0.4, 0.5, 0.6]}
]
collection.add(vectors)

# 搜索与特定向量相似的向量
query_vector = [0.1, 0.2, 0.4]
results = collection.search(query_vector, top_k=2)

print("Search Results:", results)