埃普西拉

Epsilla 是一个开源向量数据库，它利用先进的并行图形遍历技术进行向量索引。Epsilla 采用 GPL-3.0 许可。

您需要安装langchain-community跟pip install -qU langchain-community使用此集成

此笔记本演示如何使用与Epsillavector 数据库。

作为先决条件，您需要有一个正在运行的 Epsilla 矢量数据库（例如，通过我们的 docker 镜像），并安装pyepsilla包。在 docs 上查看完整文档。

!pip/pip3 install pyepsilla

我们想要使用 OpenAIEmbeddings，所以我们必须获取 OpenAI API 密钥。

import getpass
import os

if "OPENAI_API_KEY" not in os.environ:
    os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")

OpenAI API 密钥：········

from langchain_community.vectorstores import Epsilla
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

API 参考：Epsilla | OpenAI 嵌入

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()

documents = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0).split_documents(
    documents
)

embeddings = OpenAIEmbeddings()

API 参考：TextLoader | CharacterTextSplitter（字符文本拆分器）

Epsilla vectordb 正在使用默认主机 “localhost” 和端口 “8888” 运行。我们有自定义的数据库路径、数据库名称和集合名称，而不是默认的。

from pyepsilla import vectordb

client = vectordb.Client()
vector_store = Epsilla.from_documents(
    documents,
    embeddings,
    client,
    db_path="/tmp/mypath",
    db_name="MyDB",
    collection_name="MyCollection",
)

query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = vector_store.similarity_search(query)
print(docs[0].page_content)

一个又一个州通过了新的法律，不仅要压制投票，而且要颠覆整个选举。

我们不能让这种情况发生。

今晚。我呼吁参议院：通过《自由投票法》（Freedom to Vote Act）。通过《约翰·刘易斯投票权法案》（John Lewis Voting Rights Act）。同时，通过《披露法案》（Disclosure Act），让美国人知道谁在资助我们的选举。

今晚，我想向一位毕生致力于为国家服务的人致敬：斯蒂芬·布雷耶（Stephen Breyer）大法官——一位退伍军人、宪法学者和即将退休的美国最高法院大法官。布雷耶大法官，感谢您的服务。

总统最严肃的宪法责任之一是提名某人担任美国最高法院法官。

4 天前，当我提名巡回上诉法院法官 Ketanji Brown Jackson 时，我就这样做了。我们国家最顶尖的法律人才之一，他将延续 Breyer 大法官的卓越传统。

矢量存储概念指南
Vector store 操作指南

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