TileDB
TileDB 是一个强大的引擎，用于索引和查询密集和稀疏的多维数组。
TileDB 提供了使用 TileDB-Vector-Search 模块的 ANN 搜索功能。它可以在本地磁盘和云对象存储（如 AWS S3）上无服务器执行 ANN 查询，并存储向量索引。
更多细节请参阅：
这个笔记本展示了如何使用 TileDB 向量数据库。
%pip install --upgrade --quiet tiledb-vector-search
基本示例
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import TileDB
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
raw_documents = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt").load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
documents = text_splitter.split_documents(raw_documents)
embeddings = HuggingFaceEmbeddings()
db = TileDB.from_documents(
documents, embeddings, index_uri="/tmp/tiledb_index", index_type="FLAT"
)
query = "总统关于 Ketanji Brown Jackson 说了什么"
docs = db.similarity_search(query)
docs[0].page_content
通过向量进行相似性搜索
embedding_vector = embeddings.embed_query(query)
docs = db.similarity_search_by_vector(embedding_vector)
docs[0].page_content
带分数的相似性搜索
docs_and_scores = db.similarity_search_with_score(query)
docs_and_scores[0]
最大边际相关性搜索（MMR）
除了在检索器对象中使用相似性搜索外，您还可以使用 mmr 作为检索器。
retriever = db.as_retriever(search_type="mmr")
retriever.invoke(query)
或直接使用 max_marginal_relevance_search：
db.max_marginal_relevance_search(query, k=2, fetch_k=10)