使用TileDB进行多维数组的ANN搜索

在现代数据处理和机器学习应用中，处理多维数组如图像、时间序列和科学数据，是一个普遍的需求。TileDB 是一个强大的引擎，专注于对稠密和稀疏多维数组的索引和查询。它不仅支持传统的数组操作，还提供了向量相似性搜索（ANN）的能力，通过 TileDB-Vector-Search 模块，你可以轻松地在本地磁盘和云对象存储（如AWS S3）上执行向量索引和无服务器ANN查询。

核心原理解析

TileDB 作为向量数据库，能够高效地执行 ANN 搜索，这对于需要快速检索相似向量的场景非常有用。通过存储向量索引，TileDB 提供了快速访问和查询能力。其向量搜索支持本地和云存储，使得在大规模数据上运行也保持高效。

代码实现演示

接下来我们将演示如何使用 TileDB 进行向量搜索。

安装必要的库

首先，确保安装了必要的 Python 包：

%pip install --upgrade --quiet tiledb-vector-search langchain-community

基本示例

在下面的示例中，我们将加载文本数据，生成嵌入，并使用 TileDB 存储和检索向量。

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import TileDB
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_text_splitter