SQLite-Vec项目中的向量数据导入方法详解

SQLite-Vec是一个为SQLite数据库添加向量搜索功能的扩展项目。在实际应用中，如何高效地导入向量数据是开发者经常遇到的问题。本文将详细介绍在SQLite-Vec中导入向量数据的几种有效方法。

向量数据格式要求

SQLite-Vec支持两种向量数据格式：

1. JSON格式：标准的JSON数组表示法，如[1.0, 2.0, 3.0]
2. 二进制格式：紧凑的二进制表示形式，适合大规模数据

直接插入法

对于少量数据，可以直接使用SQL的INSERT语句：

INSERT INTO vec_examples(rowid, sample_embedding)
VALUES
  (1, '[-0.200, 0.250, 0.341, -0.211, 0.645, 0.935, -0.316, -0.924]'),
  (2, '[0.443, -0.501, 0.355, -0.771, 0.707, -0.708, -0.185, 0.362]');

这种方法简单直接，适合测试或小规模数据导入。

使用.read命令

对于存储在SQL脚本中的向量数据，可以使用SQLite的.read命令：

.read vectors.sql

其中vectors.sql文件包含标准的INSERT语句。这种方法适合中等规模的数据导入。

批量导入JSON文件

对于存储在JSON文件中的大量向量数据，推荐使用SQLite的readfile函数结合json_each函数：

CREATE VIRTUAL TABLE vec_examples(sample_embedding[128]);

INSERT INTO vec_examples(rowid, sample_embedding)
SELECT rowid, value
FROM json_each(readfile('vectors.json'));

这种方法高效且易于维护，特别适合生产环境中的大规模数据导入。

注意事项

1. 确保JSON文件格式正确，应为数组的数组形式
2. 向量维度必须与表定义时指定的维度一致
3. 对于极大文件，考虑分批导入以避免内存问题
4. 二进制格式导入时需确保格式与SQLite-Vec要求的完全匹配

通过以上方法，开发者可以根据实际场景选择最适合的向量数据导入方式，充分发挥SQLite-Vec的向量搜索能力。