使用SemaDB构建AI应用程序的向量相似性数据库

技术背景介绍

SemaDB 是一种无需繁琐配置的向量相似性数据库，可用于构建AI应用程序。SemaDB Cloud 提供了简洁的开发者体验，使得开发者可以快速上手。其完整的API文档和实例代码可以在 RapidAPI上找到。

在这篇文章中，我们将展示如何利用SemaDB Cloud存储和检索文档向量，以实现基于语义相似性的搜索功能。

核心原理解析

向量相似性搜索是通过将文档转换为固定长度的数值向量，然后计算查询向量与文档向量之间的距离，以找到最相似的文档。在这个例子中，我们将使用Sentence Transformers来对文档进行嵌入，并使用LangChain库与SemaDB进行交互。

代码实现演示

首先，我们需要安装所需的库：

%pip install --upgrade --quiet langchain-community sentence_transformers

然后，加载文档嵌入：

from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings

# 使用HuggingFace的嵌入模型
embeddings = HuggingFaceEmbeddings()

接下来，加载文档并进行分割：