Vector AI 项目使用教程

1. 项目介绍

Vector AI 是一个开源框架，旨在帮助开发者快速、轻松地构建生产级别的基于向量的应用程序。它支持多媒体数据向量化、文档导向存储、向量相似性搜索、混合搜索、多模型加权搜索、向量操作、聚合、聚类以及向量分析等功能。Vector AI 提供了一个易于使用的 API 和 Python SDK，使得开发者能够快速实现神经网络搜索、语义搜索、个性化推荐等应用。

2. 项目快速启动

首先，确保您的系统中已经安装了 Python。以下是快速启动 Vector AI 的步骤：

# 安装 Vector AI
pip install vectorai

# 如果需要安装最新版本的 Vector AI，可以使用以下命令
pip install vectorai-nightly

然后，您可以通过以下代码示例来创建一个简单的文本/图像/音频搜索引擎：

from vectorai import ViClient, request_api_key

# 请求 API 密钥（替换以下占位符）
api_key = request_api_key(username='您的用户名', email='您的电子邮件', description='您的描述', referral_code='github_referred')

# 创建 ViClient 实例
vi_client = ViClient(username='您的用户名', api_key=api_key)

# 使用 ViText2Vec 模型进行文本编码
from vectorai.models.deployed import ViText2Vec
text_encoder = ViText2Vec(username='您的用户名', api_key=api_key)

# 准备文档数据
documents = [
    {'_id': 0, 'color': 'red'},
    {'_id': 1, 'color': 'blue'}
]

# 插入文档数据
vi_client.insert_documents('test-collection', documents, models={'color': text_encoder.encode})

# 搜索数据
vi_client.search('test-collection', text_encoder.encode('maroon'), 'color_vector_', page_size=2)

# 获取推荐
vi_client.search_by_id('test-collection', '1', 'color_vector_', page_size=2)

3. 应用案例和最佳实践

以下是几个使用 Vector AI 的应用案例和最佳实践：

• 多媒体数据搜索：将图像、音频等非结构化数据转换为向量，实现基于内容的搜索。
• 个性化推荐：根据用户的历史行为或偏好，为用户推荐相关性高的内容。
• 语义搜索：通过理解文本的深层含义，提供更准确的搜索结果。

为了获得更好的搜索性能和用户体验，建议：

• 在插入数据时，确保为每个向量字段添加 _vector_ 后缀，为每个 ID 字段添加 _id 后缀。
• 使用 VectorHub 提供的预训练模型，以便快速集成和测试新的模型。

4. 典型生态项目

Vector AI 生态系统中的其他相关项目包括：

• VectorHub：Vector AI 的主要模型仓库，提供与 scikit-learn 接口兼容的预训练模型。
• Vector AI Python SDK：用于简化 Python 开发者使用 Vector AI 的过程，提供快速原型设计和开发。

通过这些项目和工具，开发者可以更高效地构建和部署基于向量的应用程序。