探索DashVector：高效管理高维向量数据库的最佳实践

最新推荐文章于 2025-09-17 10:37:59 发布

原创最新推荐文章于 2025-09-17 10:37:59 发布 · 397 阅读

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# 探索DashVector：高效管理高维向量数据库的最佳实践

## 引言

在当今数据驱动的时代，如何高效管理和搜索高维度数据成为了许多应用的关键需求。DashVector作为一种全托管的向量数据库服务，支持高维密集和稀疏向量的实时插入和过滤搜索，能够自动扩展并适应不同的应用需求。本篇文章将介绍如何使用DashVector管理和查询向量数据，帮助开发者充分利用其强大功能。

## 主要内容

### 什么是DashVector？

DashVector是一种专为处理高维向量数据而设计的数据库服务。其特点包括：
- 支持实时数据插入
- 具备高效的过滤搜索功能
- 自动扩展能力

### 安装和设置

要使用DashVector，首先需要安装相关的Python包并获取API密钥。这里推荐使用DashScopeEmbeddings进行嵌入操作。

```shell
%pip install --upgrade --quiet langchain-community dashvector dashscope

接下来，设置API密钥：

import getpass
import os

os.environ["DASHVECTOR_API_KEY"] = getpass.getpass("DashVector API Key:")
os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"] = getpass.getpass("DashScope API Key:")

从文档创建向量数据库

利用DashScopeEmbeddings和DashVector，我们可以将文档中的文本转化为向量，并创建一个向量数据库。

from langchain_community.embeddings.dashscope import DashScopeEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import DashVector
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
from langchain_community.document_loaders import TextLoader

# 加载文本
loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

# 创建嵌入和向量数据库
embeddings = DashScopeEmbeddings()
dashvector = DashVector.from_documents(docs, embeddings)

检索和管理数据

DashVector允许通过灵活的查询和管理操作来处理数据。

# 相似性搜索
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = dashvector.similarity_search(query)
print(docs)

# 添加文本并基于元数据进行搜索
texts = ["foo", "bar", "baz"]
metadatas = [{"key": i} for i in range(len(texts))]
ids = ["0", "1", "2"]

dashvector.add_texts(texts, metadatas=metadatas, ids=ids)
docs = dashvector.similarity_search("foo", filter="key = 2")
print(docs)

使用分区管理数据

DashVector支持按分区组织和检索向量数据，当传入一个不存在的分区参数时，新分区将被自动创建。

texts = ["foo", "bar", "baz"]
metadatas = [{"key": i} for i in range(len(texts))]
ids = ["0", "1", "2"]
partition = "langchain"

# 添加文本到指定分区
dashvector.add_texts(texts, metadatas=metadatas, ids=ids, partition=partition)

# 在分区中进行相似性搜索
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = dashvector.similarity_search(query, partition=partition)

# 删除分区中的文本
dashvector.delete(ids=ids, partition=partition)