python搭建向量数据库
时间: 2025-04-22 09:58:15 浏览: 28
### 使用Python创建和管理向量数据库
#### Upstash Vector简介
Upstash Vector是一种无服务器的向量数据库,适用于存储和检索向量嵌入数据。该数据库支持多种距离度量方式以及不同维度设置,从而满足各种应用场景的需求[^1]。
#### 环境准备
为了开始使用Upstash Vector,在本地环境中需完成如下操作:
- **创建向量数据库实例**:登录到Upstash控制台并建立新的向量数据库资源,指定必要的参数如维数及相似性测量方法。
- **安装依赖包**:执行以下命令来获取所需软件包以便于后续开发工作:
```bash
pip install langchain-openai langchain langchain-community upstash-vector
```
- **配置环境变量**:确保已正确设置了访问密钥等相关信息作为环境变量的一部分。
#### 数据库交互示例
下面给出了一些基本的操作示范,展示了怎样利用Python脚本来与Upstash Vector进行互动。
##### 创建新记录
当需要新增一条或多条记录时,可以通过调用相应的API接口实现这一目标。这里假设已经有一个可用连接对象`client`指向远程服务端点。
```python
from upstash_vector import Client
# 初始化客户端
client = Client(api_key="your_api_key")
# 定义待插入的数据集
data_points = [
{"id": "doc_0", "vector": [0.1, 0.2], "metadata": {}},
{"id": "doc_1", "vector": [0.3, 0.4], "metadata": {}}
]
# 执行批量写入动作
response = client.insert(data=data_points)
print(response)
```
##### 查询现有记录
对于查找最接近给定查询向量的结果而言,同样借助API功能即可轻松达成目的。此过程涉及设定搜索条件(比如K近邻数量),并通过传递这些选项至请求体中去触发实际匹配流程。
```python
query_vector = [0.5, 0.6]
k_neighbors = 2
search_result = client.search(query=query_vector, k=k_neighbors)
for item in search_result['matches']:
print(f"ID: {item['id']}, Score: {item['score']}")
```
上述代码片段说明了如何运用Python编程语言高效地管理和操作基于云平台上的向量型资料仓储系统——即Upstash Vector所提供的服务能力。
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