MariaDB
仅在 Node.js 上可用。
这需要 MariaDB 11.7 或更高版本
本指南快速概述了如何开始使用 mariadb 向量存储。有关所有 MariaDB store
功能和配置的详细文档,请访问 API 参考。
概述
集成详情
类 | 包 | PY 支持 | 最新包 |
---|---|---|---|
MariaDBStore | @langchain/community | ✅ | ![]() |
设置
要使用 MariaDBVector 向量存储,您需要设置 MariaDB 11.7 或更高版本,并将 mariadb
连接器作为对等依赖项。
本指南还将使用 OpenAI 嵌入,这需要您安装 @langchain/openai
集成包。如果您愿意,也可以使用其他支持的嵌入模型。
我们还将使用 uuid
包来生成所需格式的 ID。
有关安装集成包的通用说明,请参阅此部分。
- npm
- yarn
- pnpm
npm i @langchain/community @langchain/openai @langchain/core mariadb uuid
yarn add @langchain/community @langchain/openai @langchain/core mariadb uuid
pnpm add @langchain/community @langchain/openai @langchain/core mariadb uuid
设置实例
创建一个名为 docker-compose.yml 的文件,内容如下
# Run this command to start the database:
# docker-compose up --build
version: "3"
services:
db:
hostname: 127.0.0.1
image: mariadb/mariadb:11.7-rc
ports:
- 3306:3306
restart: always
environment:
- MARIADB_DATABASE=api
- MARIADB_USER=myuser
- MARIADB_PASSWORD=ChangeMe
- MARIADB_ROOT_PASSWORD=ChangeMe
volumes:
- ./init.sql:/docker-entrypoint-initdb.d/init.sql
然后在同一目录下,运行 docker compose up 以启动容器。
凭据
要连接到您的 MariaDB 实例,您需要相应的凭据。有关支持选项的完整列表,请参阅 mariadb
文档。
如果您在本指南中使用 OpenAI 嵌入,您还需要设置您的 OpenAI 密钥
process.env.OPENAI_API_KEY = "YOUR_API_KEY";
如果您想获得模型调用的自动追踪,您还可以通过取消注释下方内容来设置您的 LangSmith API 密钥
// process.env.LANGCHAIN_TRACING_V2="true"
// process.env.LANGCHAIN_API_KEY="your-api-key"
实例化
要实例化向量存储,请调用 .initialize()
静态方法。这将自动检查表中是否存在 config
中传递的 tableName
。如果不存在,它将使用所需的列创建它。
import { OpenAIEmbeddings } from "@langchain/openai";
import {
DistanceStrategy,
MariaDBStore,
} from "@langchain/community/vectorstores/mariadb";
import { PoolConfig } from "mariadb";
const config = {
connectionOptions: {
type: "mariadb",
host: "127.0.0.1",
port: 3306,
user: "myuser",
password: "ChangeMe",
database: "api",
} as PoolConfig,
distanceStrategy: "EUCLIDEAN" as DistanceStrategy,
};
const vectorStore = await MariaDBStore.initialize(
new OpenAIEmbeddings(),
config
);
管理向量存储
向向量存储添加项目
import { v4 as uuidv4 } from "uuid";
import type { Document } from "@langchain/core/documents";
const document1: Document = {
pageContent: "The powerhouse of the cell is the mitochondria",
metadata: { source: "https://example.com" },
};
const document2: Document = {
pageContent: "Buildings are made out of brick",
metadata: { source: "https://example.com" },
};
const document3: Document = {
pageContent: "Mitochondria are made out of lipids",
metadata: { source: "https://example.com" },
};
const document4: Document = {
pageContent: "The 2024 Olympics are in Paris",
metadata: { source: "https://example.com" },
};
const documents = [document1, document2, document3, document4];
const ids = [uuidv4(), uuidv4(), uuidv4(), uuidv4()];
// ids are not mandatory, but that's for the example
await vectorStore.addDocuments(documents, { ids: ids });
从向量存储删除项目
const id4 = ids[ids.length - 1];
await vectorStore.delete({ ids: [id4] });
查询向量存储
一旦您的向量存储被创建并且相关的文档被添加,您很可能希望在链或 Agent 运行时查询它。
直接查询
执行简单的相似性搜索可以按如下方式完成
const similaritySearchResults = await vectorStore.similaritySearch(
"biology",
2,
{ year: 2021 }
);
for (const doc of similaritySearchResults) {
console.log(`* ${doc.pageContent} [${JSON.stringify(doc.metadata, null)}]`);
}
* The powerhouse of the cell is the mitochondria [{"year": 2021}]
* Mitochondria are made out of lipids [{"year": 2022}]
上面的过滤器语法可以使用更复杂的方式
# name = 'martin' OR firstname = 'john'
let res = await vectorStore.similaritySearch("biology", 2, {"$or": [{"name":"martin"}, {"firstname", "john"}] });
如果您想执行相似性搜索并接收相应的分数,您可以运行
const similaritySearchWithScoreResults =
await vectorStore.similaritySearchWithScore("biology", 2);
for (const [doc, score] of similaritySearchWithScoreResults) {
console.log(
`* [SIM=${score.toFixed(3)}] ${doc.pageContent} [${JSON.stringify(
doc.metadata
)}]`
);
}
* [SIM=0.835] The powerhouse of the cell is the mitochondria [{"source":"https://example.com"}]
* [SIM=0.852] Mitochondria are made out of lipids [{"source":"https://example.com"}]
通过转换为检索器进行查询
您还可以将向量存储转换为检索器,以便在您的链中更轻松地使用。
const retriever = vectorStore.asRetriever({
// Optional filter
// filter: filter,
k: 2,
});
await retriever.invoke("biology");
[
Document {
pageContent: 'The powerhouse of the cell is the mitochondria',
metadata: { source: 'https://example.com' },
id: undefined
},
Document {
pageContent: 'Mitochondria are made out of lipids',
metadata: { source: 'https://example.com' },
id: undefined
}
]
用于检索增强生成的用法
有关如何使用此向量存储进行检索增强生成 (RAG) 的指南,请参阅以下部分
高级:重用连接
您可以通过创建连接池来重用连接,然后通过构造函数直接创建新的 MariaDBStore
实例。
请注意,您应该至少调用一次 .initialize()
来设置您的数据库,以便在使用构造函数之前正确设置您的表。
import { OpenAIEmbeddings } from "@langchain/openai";
import { MariaDBStore } from "@langchain/community/vectorstores/mariadb";
import mariadb from "mariadb";
// First, follow set-up instructions at
// https://js.langchain.ac.cn/docs/modules/indexes/vector_stores/integrations/mariadb
const reusablePool = mariadb.createPool({
host: "127.0.0.1",
port: 3306,
user: "myuser",
password: "ChangeMe",
database: "api",
});
const originalConfig = {
pool: reusablePool,
tableName: "testlangchainjs",
collectionName: "sample",
collectionTableName: "collections",
columns: {
idColumnName: "id",
vectorColumnName: "vect",
contentColumnName: "content",
metadataColumnName: "metadata",
},
};
// Set up the DB.
// Can skip this step if you've already initialized the DB.
// await MariaDBStore.initialize(new OpenAIEmbeddings(), originalConfig);
const mariadbStore = new MariaDBStore(new OpenAIEmbeddings(), originalConfig);
await mariadbStore.addDocuments([
{ pageContent: "what's this", metadata: { a: 2 } },
{ pageContent: "Cat drinks milk", metadata: { a: 1 } },
]);
const results = await mariadbStore.similaritySearch("water", 1);
console.log(results);
/*
[ Document { pageContent: 'Cat drinks milk', metadata: { a: 1 } } ]
*/
const mariadbStore2 = new MariaDBStore(new OpenAIEmbeddings(), {
pool: reusablePool,
tableName: "testlangchainjs",
collectionTableName: "collections",
collectionName: "some_other_collection",
columns: {
idColumnName: "id",
vectorColumnName: "vector",
contentColumnName: "content",
metadataColumnName: "metadata",
},
});
const results2 = await mariadbStore2.similaritySearch("water", 1);
console.log(results2);
/*
[]
*/
await reusablePool.end();
关闭连接
确保在完成后关闭连接,以避免过度消耗资源
await vectorStore.end();
API 参考
有关所有 MariaDBStore
功能和配置的详细文档,请访问 API 参考。