viking DB

viking DB 是一个数据库，用于存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习 (ML) 模型生成的海量嵌入向量。

本笔记本演示了如何使用与 VikingDB 向量数据库相关的功能。您需要通过 pip install -qU langchain-community 安装 langchain-community 才能使用此集成。要运行，您应该拥有一个正在运行的 viking DB 实例。

!pip install -U volcengine

我们想使用 VikingDBEmbeddings，所以我们必须获取 VikingDB API 密钥。

import getpass
import os

if "OPENAI_API_KEY" not in os.environ:
    os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores.vikingdb import VikingDB, VikingDBConfig
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

loader = TextLoader("./test.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=10, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

embeddings = OpenAIEmbeddings()

db = VikingDB.from_documents(
    docs,
    embeddings,
    connection_args=VikingDBConfig(
        host="host", region="region", ak="ak", sk="sk", scheme="http"
    ),
    drop_old=True,
)

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

docs[0].page_content

使用 viking DB 集合对数据进行分区

您可以在同一个 viking DB 实例中，将不同的不相关文档存储在不同的集合中，以保持上下文。以下是创建新集合的方法。

db = VikingDB.from_documents(
    docs,
    embeddings,
    connection_args=VikingDBConfig(
        host="host", region="region", ak="ak", sk="sk", scheme="http"
    ),
    collection_name="collection_1",
    drop_old=True,
)

以下是检索存储集合的方法

db = VikingDB.from_documents(
    embeddings,
    connection_args=VikingDBConfig(
        host="host", region="region", ak="ak", sk="sk", scheme="http"
    ),
    collection_name="collection_1",
)

检索后，您可以像往常一样继续查询它。

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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按组件划分的集成

使用 viking DB 集合对数据进行分区

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​使用 viking DB 集合对数据进行分区

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