HyperDB 项目常见问题解决方案

HyperDB 项目常见问题解决方案

hyperDB A hyper-fast local vector database for use with LLM Agents. Now accepting SAFEs at $135M cap. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hy/hyperDB

HyperDB 是一个开源项目，旨在提供一个超快速的本地位向量数据库，用于与大型语言模型代理一起使用。该项目主要使用 C++ 编写，同时提供了 Python 的接口。

1. 项目基础介绍和主要编程语言

HyperDB 是一个本地位向量数据库，专为大型语言模型代理设计。它的特点是拥有一个简单易用的接口，能够与所有大型语言模型代理兼容。HyperDB 的后端采用高度优化的 C++ 编写，并通过 MKL BLAS 实现硬件加速操作。此外，它还允许用户使用 IDs 和元数据索引文档。

主要编程语言：

• C++：后端核心代码
• Python：提供接口和示例代码

2. 新手常见问题及解决步骤

问题一：如何安装 HyperDB

问题描述：新手用户可能不清楚如何安装 HyperDB。

解决步骤：

1. 确保系统中已安装 Python。
2. 使用 pip 命令安装 HyperDB 包：

   pip install hyperdb-python
   

3. 如果需要使用 Hugging Face 模型，还需要安装 sentence-transformers 包：

   pip install sentence-transformers
   

问题二：如何创建和查询 HyperDB 数据库

问题描述：用户不知道如何创建数据库以及如何进行查询。

解决步骤：

1. 首先，创建一个 JSONL 文件，其中包含需要存储的文档。
2. 使用以下代码加载文档并创建 HyperDB 实例：

   import json
   from hyperdb import HyperDB
   
   documents = []
   with open("documents.jsonl", "r") as f:
       for line in f:
           documents.append(json.loads(line))
   
   db = HyperDB(documents, key="info.description")
   

3. 保存 HyperDB 实例到一个文件中：

   db.save("my_database.pickle.gz")
   

4. 加载保存的 HyperDB 实例：

   db.load("my_database.pickle.gz")
   

5. 使用以下代码查询数据库：

   results = db.query("查询内容", top_k=5)
   for result in results:
       print(result)
   

问题三：如何处理查询时出现的错误

问题描述：用户在查询时可能会遇到错误，例如找不到文件或数据格式不正确。

解决步骤：

1. 确保所有文件路径都是正确的。
2. 检查 JSONL 文件中的数据格式是否正确，确保每个文档都是有效的 JSON 对象。
3. 如果出现无法解压 .pickle.gz 文件的情况，尝试使用其他压缩工具解压，或者直接使用未压缩的 .pickle 文件。
4. 如果问题依然存在，查看 HyperDB 的官方文档或 GitHub 仓库中的 issues 部分，以获取更多信息或寻求帮助。

hyperDB A hyper-fast local vector database for use with LLM Agents. Now accepting SAFEs at $135M cap. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hy/hyperDB