VectorDB 项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

VectorDB 项目的目录结构如下：

vectordb/
├── github/
│   └── workflows/
├── images/
├── vectordb/
│   ├── __init__.py
│   └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── setup.py
└── ...

目录结构介绍

• github/workflows/: 包含 GitHub Actions 的工作流配置文件。
• images/: 存放项目相关的图片资源。
• vectordb/: 项目的主要代码目录，包含 Python 模块和脚本。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明文档。
• setup.py: 项目的安装配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

VectorDB 项目的启动文件主要是 setup.py 和 vectordb/__init__.py。

setup.py

setup.py 是 Python 项目的标准安装配置文件，用于定义项目的元数据和依赖项。通过运行 python setup.py install 可以安装项目。

vectordb/init.py

vectordb/__init__.py 是 VectorDB 模块的初始化文件，通常包含模块的初始化代码和导出公共 API 的定义。

3. 项目的配置文件介绍

VectorDB 项目的主要配置文件是 setup.py 和 vectordb/__init__.py。

setup.py

setup.py 文件中定义了项目的元数据，如项目名称、版本、作者、依赖项等。以下是一个示例：

from setuptools import setup, find_packages

setup(
    name='vectordb',
    version='0.1.0',
    author='KagiSearch',
    description='A minimal Python package for storing and retrieving text using chunking, embeddings, and vector search',
    packages=find_packages(),
    install_requires=[
        'numpy',
        'scikit-learn',
        # 其他依赖项
    ],
)

vectordb/init.py

vectordb/__init__.py 文件中可以定义模块的初始化逻辑和导出的公共 API。以下是一个示例：

from .memory import Memory

__all__ = ['Memory']

这个文件导出了 Memory 类，使得用户可以通过 import vectordb 来使用该类。

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以上是 VectorDB 项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。通过这些信息，您可以更好地理解和使用该项目。