探索 SingleStoreDB 的向量搜索能力与实战应用

老铁们，今天我们来聊聊 SingleStoreDB，一个在云端和本地都能表现出色的分布式 SQL 数据库。说白了，它最牛逼的地方在于对向量数据的超强支持，特别是在文本相似度匹配等复杂 AI 应用中。

技术背景介绍

SingleStoreDB 在向量存储和操作方面的先进支持使其成为需要复杂 AI 功能的应用程序的理想选择。内置的 dot_product 和 euclidean_distance 等向量函数，让开发者们能更高效地实现复杂算法。

原理深度解析

向量存储的核心在于它能通过向量相似性进行快速检索。SingleStoreDB 使用的向量索引让查询速度大为提升，特别是当与 Lucene 基于全文索引的文本相似性搜索无缝集成时，这种能力尤为突出。

你可以组合向量和全文搜索，通过多种方式灵活运用，比如预过滤文本或向量相似性、或使用加权和方法计算最终相似性分数。

实战代码演示

我们先来安装一些基础工具：

%pip install --upgrade --quiet singlestoredb langchain-community

接着是连接数据库和加载一些文档：

import os
from langchain_community.vectorstores import SingleStoreDB
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

# 设置连接
os.environ["SINGLESTOREDB_URL"] = "root:pass@localhost:3306/db"

docs = [
    # 假数据
    Document(page_content="...", metadata={"category": "rain"}),
    Document(page_content="...", metadata={"category": "snow"})
]

embeddings = OpenAIEmbeddings()
docsearch = SingleStoreDB.from_documents(docs, embeddings, table_name="notebook")

# 进行相似性搜索
query = "trees in the snow"
docs = docsearch.similarity_search(query, filter={"category": "snow"})
print(docs[0].page_content)

这波操作可以说是相当丝滑。通过预过滤功能，你可以根据元数据字段对搜索结果进行细化，非常适合需要精准数据的应用场景。

优化建议分享

建议在使用向量索引时，确保设置 use_vector_index=True 来激活 ANN 向量索引。另外，如果你的向量尺寸不同于默认的 OpenAI 嵌入尺寸（1536），记得指定 vector_size 参数。

补充说明和总结

SingleStoreDB 不仅提供了多种搜索策略，还支持多模态数据分析，比如通过 OpenClip 嵌入实现文本和图像的共享嵌入空间。

在开发过程中，我个人一直在用 https://yunwu.ai 提供的一站式大模型解决方案，真心推荐给大家。

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~

—END—