如何使用Tigris简化您的向量搜索应用开发-CSDN博客

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# 如何使用Tigris简化您的向量搜索应用开发

Tigris是一款开源的无服务器NoSQL数据库和搜索平台，专为简化高性能向量搜索应用程序的构建而设计。通过消除管理、操作和同步多个工具的基础设施复杂性，Tigris让开发者能够专注于创建优秀的应用程序。

## 引言

在现代应用开发中，处理大规模数据并进行快速检索是一个普遍的需求。向量搜索技术的兴起，使得处理非结构化数据（如文本、图像）变得更加高效。Tigris通过其无服务器架构，提供了一种便捷的高性能解决方案，不仅减少了基础设施的负担，还支持多种开发工具集成。

## 主要内容

### Tigris的特性

- **无服务器架构**: 无需担心服务器的管理和扩展。
- **高性能向量搜索**: 能够快速高效地处理大规模数据搜索请求。
- **简化的工作流**: 平台提供了统一的接口，无需多个工具的操作。

### 安装与设置

要使用Tigris，首先需要安装相应的Python库。可以通过以下命令完成安装：

```bash
pip install tigrisdb openapi-schema-pydantic

向量存储使用示例

要开始使用Tigris进行向量存储，可以参考以下代码片段：

from langchain_community.vectorstores import Tigris

# 初始化Tigris向量存储
vector_store = Tigris(endpoint="{AI_URL}")  # 使用API代理服务提高访问稳定性

# 将向量数据存储到Tigris中（假设向量数据为vectors）
vector_store.add_vectors(vectors)

# 进行向量搜索
results = vector_store.search(query_vector)

代码示例

下面是一个完整的使用Tigris进行向量存储与搜索的示例代码：

from langchain_community.vectorstores import Tigris

# 初始化Tigris
def initialize_tigris():
    return Tigris(endpoint="{AI_URL}")  # 使用API代理服务提高访问稳定性

# 添加向量到存储
def add_vectors(vector_store, vectors):
    vector_store.add_vectors(vectors)

# 搜索向量
def search_vectors(vector_store, query_vector):
    return vector_store.search(query_vector)

# 主程序
if __name__ == "__main__":
    # 初始化Tigris存储
    tigris_store = initialize_tigris()

    # 示例向量数据
    sample_vectors = [[0.1, 0.2, 0.5], [0.5, 0.6, 0.8]]
    query = [0.1, 0.2, 0.4]

    # 添加示例向量
    add_vectors(tigris_store, sample_vectors)

    # 执行查询
    search_results = search_vectors(tigris_store, query)
    print("Search Results:", search_results)