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LambdaDB 是一款面向 RAG 和 Agent 的无服务器 AI 数据库。在灵活的文档模型上统一全文检索、多向量和混合搜索。即时处理无限持久内存和海量并发——成本仅为传统方案的十分之一。

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安装与设置

安装 Python SDK： 
pip install langchain-lambdadb
您还需要一个 LambdaDB 账户，包含：
  • 项目 URL
  • 项目 API 密钥
在 lambdadb.ai 获取您的凭据。

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向量存储

LambdaDB 集合有一个封装器，可将其作为向量存储用于语义搜索、RAG 和其他 AI 应用。 导入该向量存储： 
from langchain_lambdadb import LambdaDBVectorStore

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快速开始

from langchain_lambdadb import LambdaDBVectorStore
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from lambdadb import LambdaDB
import os

# Initialize client
client = LambdaDB(
    server_url=os.environ["LAMBDADB_SERVER_URL"],
    project_api_key=os.environ["LAMBDADB_API_KEY"]
)

# Create vector store with existing collection
vector_store = LambdaDBVectorStore(
    client=client,
    collection_name="my_collection",  # Must exist beforehand
    embedding=OpenAIEmbeddings()
)
更详细的 LambdaDB 封装器演练，请参阅完整文档。
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