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DashVector 是一款全托管的向量数据库服务，支持高维稠密向量和稀疏向量、实时插入及过滤搜索，能够自动扩缩容以适应不同应用需求。
本 notebook 展示如何使用与 DashVector 向量数据库相关的功能。 使用 DashVector 需要 API 密钥。 安装说明请参见此处。

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安装

pip install -qU  langchain-community dashvector dashscope
我们要使用 DashScopeEmbeddings，因此还需要获取 Dashscope API 密钥。 
import getpass
import os

if "DASHVECTOR_API_KEY" not in os.environ:
    os.environ["DASHVECTOR_API_KEY"] = getpass.getpass("DashVector API Key:")
if "DASHSCOPE_API_KEY" not in os.environ:
    os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"] = getpass.getpass("DashScope API Key:")

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示例

from langchain_community.embeddings.dashscope import DashScopeEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import DashVector
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

from langchain_community.document_loaders import TextLoader

loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

embeddings = DashScopeEmbeddings()
可以从文档创建 DashVector。 
dashvector = DashVector.from_documents(docs, embeddings)

query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = dashvector.similarity_search(query)
print(docs)
可以添加带元数据和 ID 的文本，并使用元数据过滤器进行搜索。 
texts = ["foo", "bar", "baz"]
metadatas = [{"key": i} for i in range(len(texts))]
ids = ["0", "1", "2"]

dashvector.add_texts(texts, metadatas=metadatas, ids=ids)

docs = dashvector.similarity_search("foo", filter="key = 2")
print(docs)

[Document(page_content='baz', metadata={'key': 2})]

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使用 partition 参数

partition 参数默认为 default，如果传入不存在的 partition 参数，该 partition 将被自动创建。 
texts = ["foo", "bar", "baz"]
metadatas = [{"key": i} for i in range(len(texts))]
ids = ["0", "1", "2"]
partition = "langchain"

# 添加文本
dashvector.add_texts(texts, metadatas=metadatas, ids=ids, partition=partition)

# 相似度搜索
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = dashvector.similarity_search(query, partition=partition)

# 删除
dashvector.delete(ids=ids, partition=partition)
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