3.4 Pinecone云数据库实战：企业级大规模向量存储，API配置与LangChain集成，百万级数据支持

最新推荐文章于 2025-12-09 09:24:19 发布
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分类专栏： LangChain+RAG全链路实战课 文章标签： 数据库 langchain python 大模型 rag ai 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yonggeit/article/details/155677055
#AI赋能编程语言挑战赛#

3.4 Pinecone云数据库实战：企业级大规模向量存储，API配置与LangChain集成

引言：为什么选择Pinecone？

对于大规模RAG应用，Chroma等本地向量数据库可能遇到性能瓶颈。Pinecone作为专业的云向量数据库服务，提供了高性能、可扩展、易用的向量存储和检索能力，是企业级RAG系统的理想选择。

今天，我们将深入学习Pinecone的使用，包括账户创建、API配置、LangChain集成、大规模数据处理等。通过完整的实战案例，让你掌握如何构建企业级的大规模向量检索系统。

一、Pinecone概述

1.1 Pinecone的特点

mindmap
  root((Pinecone优势))
    高性能
      毫秒级检索
      支持大规模数据
      自动扩展
    易用性
      简单API
      LangChain集成
      托管服务
    可靠性
      高可用
      数据备份
      安全加密
    成本
      按使用付费
      免费额度
      成本可控

1.2 Pinecone vs 其他向量数据库


                

                
                
        

    


  


        

                

                  

                  

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【微服务】SpringBoot 整合Redis Stack 构建本地向量数据库相似性查询

				
			

			

				

					congge
				

				

					11-24
					
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SpringBoot 整合Redis Stack 构建本地向量数据库相似性查询

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
高效检索：构建基于向量数据库的高性能搜索引擎

				
			

			

				

					AI架构师小马
				

				

					06-24
					
					2031
					
				

			

		

		

			
				
随着互联网和信息技术的飞速发展，海量数据的积累和爆炸式增长给传统搜索引擎带来了巨大挑战。语义理解不足: 无法理解用户搜索意图，仅依靠关键词匹配导致检索结果准确率低。数据维度灾难: 难以处理高维数据，例如图片、视频、音频等，导致检索效率低下。个性化需求: 无法满足用户个性化搜索需求，缺乏对用户搜索历史和偏好的深度理解。为了解决上述问题，基于向量数据库和深度学习的搜索引擎应运而生。数据预处理: 对原始数据进行清洗、分词、去停用词等操作，为后续向量化做准备。向量化。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
基于LangChain+LLM的本地知识库问答：从企业单文档问答到批量文档问答

					
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					结构之法 算法之道
				

				

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本文则侧重讲解

1 什么是LangChain及langchain的整体组成架构
2 解读langchain-ChatGLM项目的关键源码，不只是把它当做一个工具使用，因为对工具的原理更了解，则对工具的使用更顺畅
3 langchain-ChatGLM项目的升级版langchain-chatchat

			
		

	





	

		

			

				
					
！ LangChain向量数据库集成与操作源码分析(52)

				
			

			

				

					Android开发领域创作者
				

				

					07-07
					
					879
					
				

			

		

		

			
				
在LangChain中，接口定义了与向量数据库交互的统一方式。这一接口定义在文件中，为所有具体的向量数据库实现提供了标准的方法集。"""向量数据库的基类，定义了与向量数据库交互的接口"""self,"""将文本添加到向量数据库中，并返回文档ID列表"""passself,"""执行相似度搜索，返回最相似的k个文档"""passcls,"""从文本列表创建向量数据库实例"""passadd_texts：将文本添加到向量数据库中，并返回文档ID列表。可以选择性地为每个文本添加元数据。

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
langchain从入门到精通（十八）——向量数据库安装以及介绍自定义数据库

				
			

			

				

					swpucwf的博客
				

				

					06-24
					
					1146
					
				

			

		

		

			
				
Faiss 是 Facebook 团队开源的向量检索工具，针对高维空间的海量数据，提供高效可靠的相似性检索方式，被广泛用于推荐系统、图片和视频搜索等业务。Faiss 支持 Linux、macOS 和 Windows 操作系统，在百万级向量的相似性检索表现中，Faiss 能实现 < 10ms 的响应（需牺牲搜索准确度）。Faiss 官网：https://faiss.ai/，Faiss 仓库：https://github.com/facebookresearch/faiss。

			
		

	





	

		

			

				
					
【Weaviate】数据库：向量存储与搜索的新纪元

				
			

			

				

					博客虽小，世界尽在其中
				

				

					03-17
					
					3024
					
				

			

		

		

			
				
WeaviateWeaviate 是一个向量数据库，它的主要作用是存储和搜索文本、图片、音频等数据的向量表示。想象你有一个大图书馆📚，但里面的书没有分类、没有索引，想找某一本书只能一本一本翻，效率非常低。Weaviate 就像一个超级智能图书管理员，它会把每本书的内容转换成数字（向量），然后存起来，想要搜索时，输入一句话，它就能迅速找到最相似的内容！💡2、Weaviate 能做什么？1️⃣智能搜索🔍 你输入 "一部关于人工智能的科幻电影"，它能立刻找到《黑客帝国》《她》等类似的电影。

			
		

	





	

		

			

				
					
【实战分享】构建企业级RAG（Retrieval-Augmented Generation）知识库的全面实践

				
			

			

				

					后端研发工程师Marion的博客
				

				

					12-22
					
					4855
					
				

			

		

		

			
				
大模型指的是训练参数量极其庞大的深度学习模型，如GPT-3、GPT-4等。这些模型能够通过海量的数据学习，具备强大的语言理解和生成能力。在问答系统中，大模型能够理解用户提出的问题，并生成相关的回答。"""添加文档向量"""pass"""相似度检索"""pass"""获取页面分段"""passMilvus是一个开源的向量数据库，专为高效的向量存储和检索设计。Milvus支持多种索引方式（如IVF、HNSW等），并提供高效的查询和检索功能。索引构建：Milvus通过创建索引加速查询速度。

			
		

	





	

		

			

				
					
「Java AI实战」LangChain4J - 向量数据库接入与语义检索

				
			

			

				

					OFFTime_we的博客
				

				

					05-02
					
					1787
					
				

			

		

		

			
				
相比 Python 社区的 LangChain，LangChain4J 为 Java 提供了相似的链式语言模型编排能力，兼顾工程化可维护性与复杂场景的灵活性。而在众多场景中，向量数据库（如 FAISS、Milvus、Qdrant）扮演了大模型“记忆体”的角色，尤其适用于构建基于语义理解的问答系统（RAG）、文档检索、智能客服等系统。在传统数据库中，检索通常依赖于关键词、精确匹配或范围查询。而在自然语言处理、图像识别等 AI 场景中，我们更需要的是语义相似度检索，即“查找与某个内容在语义上最接近的内容”。

			
		

	





	

		

			

				
					
【AI大模型】LLM 学习之「向量数据库」

				
			

			

				

					2301_81888214的博客
				

				

					10-28
					
					1875
					
				

			

		

		

			
				
向量数据库是一种以向量或数据点的数学表示形式存储数据的数据库。 人工智能和机器学习使非结构化数据能够转换为捕获意义和上下文的数字表示（向量），这得益于自然语言处理和计算机视觉的进步。

			
		

	





	

		

			

				
					
初识langchain[1]：Langchain实战教学，利用qwen2.1与GLM-4大模型构建智能解决方案[含Agent]

				
			

			

				

					2401_85379281的博客
				

				

					08-10
					
					1389
					
				

			

		

		

			
				
模型编码：glm-4-0520、glm-4 、glm-4-air、glm-4-airx、 glm-4-flash，根据输入的自然语言指令完成多种语言类任务，推荐使用 SSE 或异步调用方式请求接口接口和参数详情参考：https://open.bigmodel.cn/dev/api#glm-4场景示例模型广场官网大模型网址：https://open.bigmodel.cn/trialcenter开源 glm-4-9b 简单介绍网址：https://github.com/THUDM/GLM-4。

			
		

	





	

		

			

				
					
基于Java旅游信息推荐系统(源码+数据库+文档)

				
			

			

				

					JIngJaneIL的博客
				

				

					12-08
					
					718
					
				

			

		

		

			
				
本文介绍了基于SpringBoot+Vue的旅游信息推荐系统和学生成绩管理系统开发项目。系统采用前后端分离架构，后端使用SpringBoot框架简化企业级开发，前端采用Vue.js实现响应式界面，数据库选用MySQL。文章详细说明了系统设计原则、技术选型理由，并提供了代码示例和测试案例。项目包含完整功能演示视频，所有源码经过验证可正常运行。同时提供最新计算机毕业设计选题参考，文末附有源码获取方式。系统适用于大学生项目实战开发，具有模块化设计、安全性强等特点。

			
		

	





	

		

			

				
					
向量数据库原理

				
			

			

				

					qq_38895905的博客
				

				

					12-04
					
					293
					
				

			

		

		

			
				
day22 了解向量数据库原理（相似度检索）

			
		

	





	

		

			

				
					
Windows 64位安装MySQL5.7.44

					
最新发布

				
			

			

				

					宁德的小码农
				

				

					12-09
					
					109
					
				

			

		

		

			
				
本文提供了MySQL 5.7.44 64位版本在Windows系统下的详细安装配置指南。主要内容包括：从官方下载MySQL压缩包并解压到指定目录；创建my.ini配置文件，包含字符集设置、性能优化参数、日志配置等关键选项；通过命令行初始化数据库并记录临时密码；安装MySQL服务并启动；使用临时密码登录后修改root密码；最后验证分区模块是否启用。配置文件中特别优化了InnoDB缓冲池大小、查询缓存等参数，适合中大型应用场景，同时提供了日志记录和严格SQL模式等安全设置。

			
		

	





	

		

			

				
					
python+django/flask+vue的基于协同过滤算法的体育商品推荐系统

				
			

			

				

					Q_Q1963288475的博客
				

				

					12-04
					
					658
					
				

			

		

		

			
				
相比于传统的体育商品推荐方式，个性化智能的管理方式可以大幅提高体育商品推荐的管理效率，实现了个性化智能体育商品推荐的标准化、制度化、程序化的管理，有效地防止了体育商品推荐的随意管理， 功能主要包括首页、个人中心、用户管理、商品分类管理、商品信息管理、交流论坛、留言板、系统管理、订单管理等功能，从而实现个性化智能体育商品推荐方式，提高个性化智能体育商品推荐的效率。

			
		

	





	

		

			

				
					
【赵渝强老师】国产金仓数据库的体系架构

				
			

			

				

					赵渝强老师优快云博客主页
				

				

					12-06
					
					1037
					
				

			

		

		

			
				
金仓数据库（KingbaseES）作为国产数据库代表，其体系结构分为逻辑和物理存储两部分。逻辑存储包括数据库对象及其标识符，物理存储涵盖数据文件、日志文件和控制文件等核心组件。数据文件以OID命名并支持自动拆分，日志文件分为运行日志、WAL预写日志、事务日志和服务器日志四类，其中WAL日志采用16MB分段机制保障数据安全。控制文件记录数据库关键运行信息，可通过专用工具查看。该架构基于PostgreSQL开发，兼具开源特性与自主创新，体现了国产数据库在技术实现上的成熟性。

			
		

	





	

		

			

				
					
python+django/flask+vue基于web的产品管理系统

				
			

			

				

					Q_Q511008285的博客
				

				

					12-04
					
					714
					
				

			

		

		

			
				
在信息化和全球化加速发展的背景下，企业面临着产品种类不断增加、市场需求变化加快、供应链协作日益复杂的挑战，传统依赖Excel表格、纸质文档和孤立系统的产品管理方式已难以满足高效、精准、协同的管理需求，常常导致信息更新不及时、数据不一致、审批流程冗长、库存与销售脱节等问题，制约了企业的市场响应速度与决策质量。

			
		

	





	

		

			

				
					
二十三种设计模式(七)--桥接模式

				
			

			

				

					万波的技术博客
				

				

					12-06
					
					194
					
				

			

		

		

			
				
桥接模式是一种结构型设计模式，用于分离多个维度的功能实现，使每个维度都能独立扩展。该模式通过抽象与实现的分离，避免了类数量的指数级增长。以数据库工具为例，将数据库类型（MySQL、Oracle等）和执行方式（普通、预编译等）两个维度拆分，通过抽象类引用接口的方式实现桥接。这样新增数据库类型或执行方式时只需添加相应类，而不影响其他维度，提高了系统的可扩展性和维护性。

			
		

	





	

		

			

				
					
基于Java二手交易管理系统(源码+数据库+文档)

				
			

			

				

					JIngJaneIL的博客
				

				

					12-05
					
					898
					
				

			

		

		

			
				
本文介绍了一个基于SpringBoot+Vue的二手交易管理系统。系统采用前后端分离架构，后端使用SpringBoot框架简化开发流程，前端采用Vue.js实现响应式界面，数据库选用MySQL存储数据。文章展示了系统功能模块、技术选型原则、代码实现示例及测试用例，并提供了毕业设计选题参考和源码获取方式。系统设计遵循用户体验优先原则，具备完善的导航结构和一致性设计，支持商品管理等核心功能，适用于中小规模的二手交易场景。

			
		

	





	

		

			

				
					
基于微信小程序的篮球场馆预订系统【源码文末联系】

				
			

			

				

					2402_84112588的博客
				

				

					12-06
					
					860
					
				

			

		

		

			
				
随着全民健身战略的深入推进，篮球运动在国内广泛普及，篮球爱好者数量持续增长，然而场馆资源供需矛盾日益突出。传统线下预订方式存在信息不对称、效率低下、管理混乱等问题，用户常面临场地难找、预约流程繁琐、支付不透明等痛点，场馆运营方也受困于人工管理成本高、资源调度不科学、数据统计滞后等挑战。

			
		

	





	

		

			

				
					

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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              成就一亿技术人!
            

            

              拼手气红包6.0元
            

          

        

        

          

            还能输入1000个字符
          

          

             
          

          

            

              红包
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请填写红包祝福语或标题

      

      

        
        

          
          个
        

        
红包个数最小为10个

      

      

        
        

          
          元
        

        
红包金额最低5元

      

      

        
        

          当前余额3.43元
          前往充值 >
        

      

      

        

          需支付：10.00元
        

        
        
      

    

  





  

    
    
  

  

    
    
  








  

    

      

        

          

            
            
成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
hope_wisdom
 发出的红包
            

          

        

        

          

          

          

        

      

    

    

  





	
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