LanceDB 开源项目常见问题解决方案

LanceDB 开源项目常见问题解决方案

lancedb Developer-friendly, serverless vector database for AI applications. Easily add long-term memory to your LLM apps! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/lancedb

1. 项目基础介绍和主要编程语言

LanceDB 是一个开源的向量搜索引擎，专为需要长期记忆功能的大型语言模型（LLM）应用设计。它通过持久化存储来简化向量检索、过滤和管理。LanceDB 的核心特点包括：

• 无服务器管理的生产规模向量搜索
• 存储、查询和过滤向量，以及元数据和多模态数据（文本、图像、视频、点云等）
• 支持向量相似度搜索、全文搜索和 SQL
• 原生支持 Python 和 JavaScript/TypeScript
• 零拷贝，自动版本控制，无需额外基础设施即可管理数据版本
• 在构建向量索引时支持 GPU 加速
• 与 LangChain、LlamaIndex、Apache-Arrow、Pandas、Polars、DuckDB 等生态系统的集成

LanceDB 的核心是用 Rust 编程语言编写的，并使用了 Lance 格式，这是一种为高性能机器学习工作负载设计的开源列式格式。

2. 新手使用项目时需注意的问题及解决步骤

问题一：如何安装 LanceDB？

问题描述： 新手用户可能不清楚如何安装 LanceDB。

解决步骤：

1. 确保您的系统中已经安装了 Node.js 或 Python。
2. 对于 Node.js 用户，使用 npm 命令安装 LanceDB：

   npm install @lancedb/lancedb
   

3. 对于 Python 用户，使用 pip 命令安装 LanceDB：

   pip install lancedb
   

问题二：如何创建和使用数据库？

问题描述： 用户可能不知道如何初始化数据库和创建表。

解决步骤：

1. 使用 Node.js 创建数据库和表的示例代码如下：

   const lancedb = require('@lancedb/lancedb');
   const db = await lancedb.connect('data/sample-lancedb');
   const table = await db.createTable('vectors', [
     { id: 1, vector: [0, 1, 0, 2], item: 'foo', price: 10 },
     { id: 2, vector: [1, 1, 1, 2], item: 'bar', price: 50 }
   ], { mode: 'overwrite'});
   

2. 使用 Python 创建数据库和表的示例代码如下：

   import lancedb
   uri = 'data/sample-lancedb'
   db = lancedb.connect(uri)
   table = db.create_table('my_table', data=[
     ["vector": [3, 1, 4, 1], "item": "foo", "price": 10],
     ["vector": [5, 9, 26, 5], "item": "bar", "price": 20]
   ])
   

问题三：如何进行向量搜索？

问题描述： 用户可能不清楚如何使用 LanceDB 进行向量搜索。

解决步骤：

1. 使用 Node.js 进行向量搜索的示例代码如下：

   const query = table.vectorSearch([0, 1, 0, 3]).limit(2);
   const results = await query.toArray();
   

2. 使用 Python 进行向量搜索的示例代码如下：

   result = table.search([100, 100]).limit(2).to_pan()
   

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