AzionVectorStore 用于管理和搜索使用向量嵌入的文档集合,直接在 Azion 的 Edge 平台上使用 Edge SQL。
本指南提供了使用 Azion EdgeSQL 向量存储的快速概述。有关所有 AzionVectorStore 功能和配置的详细文档,请参阅 API 参考。
概述
集成细节
| Class | Package | [PY support] | Version |
|---|---|---|---|
AzionVectorStore | @langchain/community | ❌ |
设置
要使用AzionVectorStore 向量存储,您需要安装 @langchain/community 包。此外,您需要一个 Azion 帐户 和一个 Token 来使用 Azion API,并将其配置为环境变量 AZION_TOKEN。有关此内容的更多信息,请参见 文档。
本指南还将使用 OpenAI 嵌入,这需要您安装 @langchain/openai 集成包。如果您愿意,也可以使用 其他支持的嵌入模型。
凭据
完成此操作后,设置AZION_TOKEN 环境变量:
实例化
管理向量存储
向向量存储添加项目
从向量存储删除项目
查询向量存储
一旦您的向量存储创建完毕并添加了相关文档,您很可能希望在运行链或代理期间对其进行查询。直接查询
执行简单的相似性搜索可以按如下方式完成:通过转换为检索器进行查询
您还可以将向量存储转换为 检索器,以便在链中更轻松地使用。用于检索增强生成的用法
有关如何将此向量存储用于检索增强生成 (RAG) 的指南,请参阅以下部分:API 参考
有关所有 AzionVectorStore 功能和配置的详细文档,请参阅 API 参考。Connect these docs to Claude, VSCode, and more via MCP for real-time answers.

