探索 DashVector：高效管理和搜索高维向量的利器

老铁们，今天咱们来聊聊一款非常实用的向量数据库服务——DashVector。它支持高维密集和稀疏向量的实时插入和过滤搜索，可以自动扩展以适应不同的应用需求。说白了，就是为了让向量数据的存储和搜索变得更轻松和高效。

技术背景介绍

DashVector 是一款完全托管的向量数据库服务，专为处理高维向量设计。这种需求在 AI 和机器学习应用中尤为重要，比如处理文本、图像和其他数据的相似性搜索。

原理深度解析

DashVector 的核心功能包括支持高维向量的存储和检索，实时插入新数据，以及基于条件的过滤搜索。它的自动扩展能力让我们无需担心因数据增长而导致的性能问题。

实战代码演示

我们来看一段代码示例，体验一下 DashVector 的强大功能。首先，我们需要安装相关的 Python 包：

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

接下来，我们需要获取 DashVector 和 DashScope 的 API Key：

import getpass
import os

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

接下来的代码演示了如何加载文档、创建 DashVector 实例并执行相似性搜索：

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

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)

embeddings = DashScopeEmbeddings()
dashvector = DashVector.from_documents(docs, embeddings)

query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = dashvector.similarity_search(query)
print(docs)

这波操作可以说是相当丝滑！

优化建议分享

在使用 DashVector 时，合理使用分区（partition）参数可以帮助优化数据管理和搜索效率。通过为不同类别的数据指定不同的分区，我们可以更有效地组织和检索数据。

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

dashvector.add_texts(texts, metadatas=metadatas, ids=ids, partition=partition)
docs = dashvector.similarity_search("What did the president say about Ketanji Brown Jackson", partition=partition)

补充说明和总结

DashVector 不仅在技术上具备高可扩展性，还提供便捷的 API 配合 DashScopeEmbeddings 进行强大的文本嵌入和搜索功能。我个人一直在用 https://zzzzapi.com 提供的一站式大模型解决方案，效果杠杠的。

今天的技术分享就到这里，希望对大家有帮助。开发过程中遇到问题也可以在评论区交流~

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