Jaguar

本页面介绍了如何在 LangChain 中使用 Jaguar 向量数据库。

它包含三个部分：介绍、安装和设置以及 Jaguar API。

介绍

Jaguar 向量数据库具有以下特点：

1. 它是一个分布式向量数据库

2. JaguarDB 的 “ZeroMove” 功能实现了即时的水平扩展性

3. 多模态：嵌入、文本、图像、视频、PDF、音频、时间序列和地理空间

4. 全主节点：允许并行读写

5. 异常检测能力

6. RAG 支持：将 LLM 与专有和实时数据结合使用

7. 共享元数据：在多个向量索引之间共享元数据

8. 距离度量：欧氏距离、余弦距离、内积、曼哈顿距离、切比雪夫距离、汉明距离、杰卡德距离、闵可夫斯基距离

Jaguar 可扩展向量数据库概述

您可以在 Docker 容器中运行 JaguarDB；或者下载软件并在云端或离线运行。

安装和设置

• 在一个主机或多个主机上安装 JaguarDB

• 在一个主机上安装 Jaguar HTTP 网关服务器

• 安装 JaguarDB HTTP 客户端包

这些步骤在Jaguar 文档中有描述。

客户端程序中的环境变量：

export OPENAI_API_KEY="......"
export JAGUAR_API_KEY="......"

Jaguar API

与 LangChain 一起，通过在 Python 中导入 Jaguar 客户端类提供了以下方式：

from langchain_community.vectorstores.jaguar import Jaguar

Jaguar 类支持的 API 函数包括：

• add_texts

• add_documents

• from_texts

• from_documents

• similarity_search

• is_anomalous

• create

• delete

• clear

• drop

• login

• logout

有关 Jaguar API 的更多详细信息，请参阅此笔记本。