分享一个用于AI开发的高性能向量数据库LaneDB
人们制定LanceDB是为了解决大规模多模式数据的存储、管理和查询问题。LanceDB采用Rust语言开发,构建在Lance数据格式之上。Lance是专为机器学习工作负载设计的列式数据格式,其性能比Parquet快2000倍。
用户可以直接从客户端应用中链接LanceDB,也可以部署为远程服务使用。安装简单,可以通过pip直接安装。创建表格、插入数据、搜索相似矢量都提供了直观的API。
LanceDB使用了IVF-PQ组合索引来支持大规模向量近似最近邻搜索。它将数据量化编码,构建倒排文件索引来缩小搜索空间,实现高性能。
通过基准测试发现,LanceDB在随机访问性能方面比Parquet快100-2000倍。这对深度学习模型训练、特征提取等工作负载极为重要。
LanceDB适用于嵌入式与云端无服务器部署。它可以支持向量相似性搜索、全文检索、混合查询等应用场景。是未来机器学习数据库生态系统的有力候选。
安装使用
1. 安装lancedb：
pip install lancedb
2.2 链接到数据库：
import lancedb
uri = "data/sample-lancedb"
db = lancedb.connect(uri)
2.3 创建表格：
tbl = db.create_table...
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