[AwaDB：AI本地数据库的深度探索与实现技巧]-优快云博客

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# AwaDB：AI本地数据库的深度探索与实现技巧

## 引言
在当今的AI应用中，嵌入向量（embedding vectors）的搜索和存储成为关键任务。AwaDB就是这样一个专为处理嵌入向量而设计的AI本地数据库。本篇文章将介绍如何集成AwaDB，并通过实际的代码示例展示其在大型语言模型（LLM）应用中的使用。

## 主要内容

### 1. 安装与设置
要使用AwaDB，需要安装`langchain-community`库和`awadb`库。执行以下命令来安装它们：

```shell
pip install -qU langchain-community
pip install --upgrade --quiet awadb

2. 加载文档

AwaDB集成依赖于文档加载器和文本分割器。我们先加载一个文本文档，然后进行分割。

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import AwaDB
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

# 使用API代理服务提高访问稳定性
loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()

text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=100, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

3. 创建数据库并查询

利用AwaDB从文本中创建数据库，并执行相似性搜索。

db = AwaDB.from_documents(docs)
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = db.similarity_search(query)

print(docs[0].page_content)

4. 相似性搜索与评分

AwaDB提供相似性搜索功能，返回的距离评分在0到1之间，1表示最相似。

docs = db.similarity_search_with_score(query)

print(docs[0])

5. 恢复存储数据

AwaDB会自动保存添加的文档数据，可以轻松恢复：

import awadb

awadb_client = awadb.Client()
ret = awadb_client.Load("langchain_awadb")
if ret:
    print("awadb load table success")
else:
    print("awadb load table failed")