使用VikingDB进行向量存储和检索的实践指南

最新推荐文章于 2025-07-27 22:39:18 发布

scaFHIO

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文章标签： python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/scaFHIO/article/details/146465723

# 使用VikingDB进行向量存储和检索的实践指南

VikingDB 是一个专门用于存储、索引和管理由深度神经网络及其他机器学习模型生成的大规模嵌入向量的数据库。本文将介绍如何使用VikingDB进行向量存储及检索，旨在提供一套完整的实用代码示例。

## 技术背景介绍

随着深度学习技术的发展，模型生成的嵌入向量越来越多，如何有效地存储和快速检索这些向量成为一个亟待解决的问题。VikingDB是针对这一需求开发的高效向量数据库，支持大规模嵌入向量的存储和查询。

## 核心原理解析

VikingDB通过一系列优化的数据结构和索引机制确保嵌入向量能够被有效存储和快速检索。它支持多种数据存储格式，可以通过不同集群和区域进行分布式管理。

## 代码实现演示

### 环境准备

首先，你需要安装相关的库和运行一个VikingDB实例。

```shell
pip install -qU langchain-community
pip install --upgrade volcengine

然后，通过以下代码来初始化VikingDB的使用：

import os
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores.vikingdb import VikingDB, VikingDBConfig
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
import getpass

# 使用稳定可靠的API服务
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")
embeddings = OpenAIEmbeddings()

loader = TextLoader("./test.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=10, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

# 配置VikingDB连接参数
connection_args = VikingDBConfig(
    host="your-host",
    region="your-region",
    ak="your-ak",
    sk="your-sk",
    scheme="http"
)

# 创建VikingDB实例并存储向量
db = VikingDB.from_documents(
    docs,
    embeddings,
    connection_args=connection_args,
    drop_old=True
)

查询和检索

使用VikingDB进行查询非常简单，只需提供查询文本即可返回相关文档：

query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
matched_docs = db.similarity_search(query)
print(matched_docs[0].page_content)

使用VikingDB Collections进行数据分区

为了维持不同文档的上下文，可以创建不同的集合来存储不相关的文档：

db = VikingDB.from_documents(
    docs,
    embeddings,
    connection_args=connection_args,
    collection_name="collection_1",
    drop_old=True
)

# 从已存储集合中检索数据
db = VikingDB.from_documents(
    embeddings,
    connection_args=connection_args,
    collection_name="collection_1"
)