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Tigris

Tigris 使得使用向量嵌入构建 AI 应用程序变得简单。它是一个完全托管的云原生数据库，允许你存储和索引文档及向量嵌入，以实现快速且可扩展的向量搜索。

兼容性

仅适用于 Node.js。

安装配置​

1. 安装 Tigris SDK​

按如下方式安装 SDK

npm install -S @tigrisdata/vector

2. 获取 Tigris API 凭据​

你可以在此处注册免费的 Tigris 账户。

注册完成后，创建一个名为 vectordemo 的新项目。然后，请记下你可以在项目的“应用密钥”部分找到的 clientId 和 clientSecret。

索引文档​

:::提示 请参阅安装集成包的一般说明部分。 :::

npm install -S @langchain/openai
import { VectorDocumentStore } from "@tigrisdata/vector";
import { Document } from "langchain/document";
import { OpenAIEmbeddings } from "@langchain/openai";
import { TigrisVectorStore } from "langchain/vectorstores/tigris";

const index = new VectorDocumentStore({
  connection: {
    serverUrl: "api.preview.tigrisdata.cloud",
    projectName: process.env.TIGRIS_PROJECT,
    clientId: process.env.TIGRIS_CLIENT_ID,
    clientSecret: process.env.TIGRIS_CLIENT_SECRET,
  },
  indexName: "examples_index",
  numDimensions: 1536, // 匹配 OpenAI 嵌入向量大小
});

const docs = [
  new Document({
    metadata: { foo: "bar" },
    pageContent: "tigris 是一个云原生向量数据库",
  }),
  new Document({
    metadata: { foo: "bar" },
    pageContent: "敏捷的棕色狐狸跳过了懒狗",
  }),
  new Document({
    metadata: { baz: "qux" },
    pageContent: "Lorem ipsum dolor sit amet",
  }),
  new Document({
    metadata: { baz: "qux" },
    pageContent: "tigris 是一条河流",
  }),
];

await TigrisVectorStore.fromDocuments(docs, new OpenAIEmbeddings(), { index });

查询文档​

import { VectorDocumentStore } from "@tigrisdata/vector";
import { OpenAIEmbeddings } from "@langchain/openai";
import { TigrisVectorStore } from "langchain/vectorstores/tigris";

const index = new VectorDocumentStore({
  connection: {
    serverUrl: "api.preview.tigrisdata.cloud",
    projectName: process.env.TIGRIS_PROJECT,
    clientId: process.env.TIGRIS_CLIENT_ID,
    clientSecret: process.env.TIGRIS_CLIENT_SECRET,
  },
  indexName: "examples_index",
  numDimensions: 1536, // 匹配 OpenAI 嵌入向量大小
});

const vectorStore = await TigrisVectorStore.fromExistingIndex(
  new OpenAIEmbeddings(),
  { index }
);

/* 使用元数据过滤器独立搜索向量数据库 */
const results = await vectorStore.similaritySearch("tigris", 1, {
  "metadata.foo": "bar",
});
console.log(JSON.stringify(results, null, 2));
/*
[
  Document {
    pageContent: 'tigris 是一个云原生向量数据库',
    metadata: { foo: 'bar' }
  }
]
*/

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