**异步实现高效相似度搜索：用FAISS和LangChain实现向量数据库**

## 引言

在大数据和机器学习领域，高效的相似度搜索是一个至关重要的任务。Facebook AI Similarity Search（FAISS）是一个专为高效相似度搜索和聚类设计的库。本文将介绍如何使用FAISS与LangChain的异步功能进行相似度搜索，并提供完整的代码示例。

## 安装与初步设置

首先，您需要安装FAISS库以及LangChain社区的相关模块：

```bash
%pip install --upgrade --quiet faiss-gpu  # 针对支持CUDA的GPU
# 或者
%pip install --upgrade --quiet faiss-cpu  # 针对CPU安装
%pip install -qU langchain-community

环境变量配置

确保拥有OpenAI API Key，以便使用OpenAI的嵌入功能：

import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:"