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本 Notebook 介绍了如何开始使用 Lindorm 向量存储。

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设置

要访问 Lindorm 向量存储，您需要创建一个 Lindorm 账户，获取 ak/sk，并安装 langchain-lindorm-integration 集成包。 
pip install -qU "langchain-lindorm-integration"

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凭据

前往此处注册 Lindorm 并生成 ak/sk。 
import os


class Config:
    SEARCH_ENDPOINT = os.environ.get("SEARCH_ENDPOINT", "SEARCH_ENDPOINT")
    SEARCH_USERNAME = os.environ.get("SEARCH_USERNAME", "root")
    SEARCH_PWD = os.environ.get("SEARCH_PASSWORD", "<PASSWORD>")
    AI_LLM_ENDPOINT = os.environ.get("AI_ENDPOINT", "<AI_ENDPOINT>")
    AI_USERNAME = os.environ.get("AI_USERNAME", "root")
    AI_PWD = os.environ.get("AI_PASSWORD", "<PASSWORD>")
    AI_DEFAULT_EMBEDDING_MODEL = "bge_m3_model"  # set to your model

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初始化

这里我们使用部署在 Lindorm AI Service 上的嵌入模型。 
from langchain_lindorm_integration.embeddings import LindormAIEmbeddings
from langchain_lindorm_integration.vectorstores import LindormVectorStore

embeddings = LindormAIEmbeddings(
    endpoint=Config.AI_LLM_ENDPOINT,
    username=Config.AI_USERNAME,
    password=Config.AI_PWD,
    model_name=Config.AI_DEFAULT_EMBEDDING_MODEL,
)

index = "test_index"
vector = embeddings.embed_query("hello word")
dimension = len(vector)
vector_store = LindormVectorStore(
    lindorm_search_url=Config.SEARCH_ENDPOINT,
    embedding=embeddings,
    http_auth=(Config.SEARCH_USERNAME, Config.SEARCH_PWD),
    dimension=dimension,
    embeddings=embeddings,
    index_name=index,
)

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管理向量存储

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向向量存储添加项目

from langchain_core.documents import Document

document_1 = Document(page_content="foo", metadata={"source": "https://example.com"})

document_2 = Document(page_content="bar", metadata={"source": "https://example.com"})

document_3 = Document(page_content="baz", metadata={"source": "https://example.com"})

documents = [document_1, document_2, document_3]

vector_store.add_documents(documents=documents, ids=["1", "2", "3"])

['1', '2', '3']

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从向量存储中删除项目

vector_store.delete(ids=["3"])

{'took': 400,
 'timed_out': False,
 'total': 1,
 'deleted': 1,
 'batches': 1,
 'version_conflicts': 0,
 'noops': 0,
 'retries': {'bulk': 0, 'search': 0},
 'throttled_millis': 0,
 'requests_per_second': -1.0,
 'throttled_until_millis': 0,
 'failures': []}

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查询向量存储

一旦您的向量存储被创建并添加了相关文档，您很可能希望在链或代理运行期间查询它。

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直接查询

执行简单的相似性搜索可以按如下方式完成 
results = vector_store.similarity_search(query="thud", k=1)
for doc in results:
    print(f"* {doc.page_content} [{doc.metadata}]")

* foo [{'source': 'https://example.com'}]
如果您想执行相似性搜索并接收相应的分数，可以运行 
results = vector_store.similarity_search_with_score(query="thud", k=1)
for doc, score in results:
    print(f"* [SIM={score:3f}] {doc.page_content} [{doc.metadata}]")

* [SIM=0.671268] foo [{'source': 'https://example.com'}]

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用于检索增强生成的使用

有关如何将此向量存储用于检索增强生成 (RAG) 的指南，请参阅以下部分

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API 参考

有关所有 LindormVectorStore 功能和配置的详细文档，请前往API 参考。
在 GitHub 上编辑此页面源文件。
以编程方式连接这些文档到 Claude、VSCode 等，通过 MCP 获取实时答案。
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