LanceDB VectorDB-Recipes 使用指南

LanceDB VectorDB-Recipes 使用指南

vectordb-recipes High quality resources & applications for LLMs, multi-modal models and VectorDBs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ve/vectordb-recipes

1. 项目介绍

vectordb-recipes 是一个开源项目，旨在为开发者提供高质量的资源和应用程序，这些资源和应用程序基于大型语言模型（LLMs）、多模态模型以及 VectorDBs。该项目由 LanceDB 维护，LanceDB 是一个免费且开源的无服务器 VectorDB，无需设置即可使用，并且能够无缝集成到 Python 数据生态系统中，例如 pandas、arrow、pydantic 等。此外，LanceDB 还提供了原生 Typescript SDK，允许在无服务器函数中运行向量搜索。

2. 项目快速启动

以下是一个快速启动 LanceDB 的示例代码，该代码将展示如何创建一个简单的向量数据库，并执行基本的插入和搜索操作。

from lancedb import LanceDB

# 创建数据库实例
db = LanceDB('your_db_name')

# 插入数据
data = {
    "id": "1",
    "content": "这是一个示例文档内容。"
}
db.insert(data)

# 搜索数据
search_query = "示例"
results = db.search(search_query)
print("搜索结果:", results)

确保你已经安装了 LanceDB，你可以通过以下命令安装：

pip install lancedb

3. 应用案例和最佳实践

多模态搜索

多模态搜索允许开发者在文本和图像等多种数据类型之间进行搜索。以下是一个使用 LanceDB 进行多模态搜索的基本示例：

from lancedb import LanceDB
from PIL import Image
import io

# 创建数据库实例
db = LanceDB('multimodal_db')

# 插入图像数据
image_data = Image.open(io.BytesIO(b"你的图像字节数据"))
db.insert_image("image_id", image_data)

# 插入文本数据
text_data = {
    "id": "text_id",
    "content": "与图像相关的文本描述。"
}
db.insert(text_data)

# 执行多模态搜索
search_query = "相关文本"
results = db.search(search_query)
print("文本搜索结果:", results)

# 使用图像进行搜索
image_query = Image.open(io.BytesIO(b"查询图像的字节数据"))
image_results = db.search_image(image_query)
print("图像搜索结果:", image_results)

RAG (Retrieval Augmented Generation)

RAG 结合了文档检索与大型语言模型，以生成更准确的回答。以下是一个简单的 RAG 示例：

from lancedb import LanceDB
from transformers import pipeline

# 创建数据库实例
db = LanceDB('rag_db')

# 插入数据
data = {
    "id": "1",
    "content": "这是一个示例文档内容。"
}
db.insert(data)

# 加载 RAG 模型
rag_pipeline = pipeline('text2text-generation-with-pointer-summarization', model='你的模型路径')

# 生成回答
prompt = "这是一个问题：什么是 RAG？"
response = rag_pipeline(prompt)
print("生成的回答:", response[0]['generated_text'])

4. 典型生态项目

在 LanceDB 生态中，有许多项目可以参考和使用，以下是一些典型的项目：

• 写作助手：使用 LanceDB 和 lanchain.js 构建的写作助手应用程序，可以在实时中获得基于所写文本的相关建议和事实。
• 文章推荐器：一个探索大量文章数据集的应用程序，提供即时、上下文感知的建议，适用于研究、内容策划和保持信息更新。
• 聊天机器人：利用 LanceDB 的向量搜索能力创建聊天机器人，可以理解用户查询并获取相关响应。

通过这些典型项目，开发者可以更好地理解如何将 LanceDB 应用于实际场景中。

vectordb-recipes High quality resources & applications for LLMs, multi-modal models and VectorDBs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ve/vectordb-recipes