LanceDB 向量数据库介绍-马育民老师

# 介绍

LanceDB 是一个开源的高性能向量数据库，专为 AI 应用设计，专注于提供高效的向量相似性搜索能力。它基于 Lance 数据格式构建，结合了列存数据库的优势和向量搜索的特性，适用于处理大规模嵌入向量数据。

### 适用场景

1. **语义搜索**：根据文本含义而非关键词进行搜索
2. **推荐系统**：查找相似物品或内容进行推荐
3. **计算机视觉**：图像检索、特征匹配、目标识别
4. **自然语言处理**：文本聚类、相似句子查找、问答系统
5. **异常检测**：识别与正常模式差异较大的向量
6. **多模态应用**：跨文本、图像、音频的相似性搜索

### 特点

1. **高性能向量搜索**
   - 支持多种距离度量（欧氏距离、余弦相似度、曼哈顿距离等）
   - 实现了近似最近邻（ANN）搜索算法，平衡搜索速度和精度
   - 针对大规模数据集优化，可处理数十亿级向量

2. **灵活的数据模型**
   - 支持混合类型数据存储（向量+结构化数据）
   - 基于表结构组织数据，支持类 SQL 的查询语法
   - 允许添加、删除和更新数据，支持事务操作

3. **高效存储与索引**
   - 基于 Lance 格式的列存存储，提供高效压缩
   - 支持多种索引类型（IVF、PQ 等）加速查询
   - 增量构建索引，无需重新处理整个数据集

4. **多语言支持**
   - 原生支持 Python、Rust 接口
   - 通过 HTTP 接口支持跨语言访问
   - 可轻松集成到各类 AI 应用栈中

5. **与生态系统集成**
   - 无缝对接 Pandas、PyArrow 等数据处理库
   - 支持与 LangChain、LLamaIndex 等 LLM 框架集成
   - 可与 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架协作

# 架构设计

LanceDB 采用客户端-服务器架构，主要包含以下组件：

- **存储层**：基于 Lance 格式，提供高效的列存存储和版本控制
- **索引层**：管理向量索引，优化相似性搜索性能
- **查询层**：处理用户查询，支持过滤、排序和聚合操作
- **API 层**：提供多语言接口，方便应用集成

### 典型使用流程

1. **数据准备**：将非结构化数据（文本、图像等）转换为向量表示
2. **创建数据库**：初始化 LanceDB 实例，指定存储路径
3. **创建表**：定义表结构，包含向量列和其他属性列
4. **插入数据**：将向量及关联数据插入表中
5. **创建索引**：为向量列创建索引以加速查询
6. **执行查询**：进行相似性搜索，可结合过滤条件

# 例子

### 导入依赖

```
import lancedb
import pandas as pd
import numpy as np
from lancedb.pydantic import LanceModel, Vector
```

### 连接数据库

```
db = lancedb.connect("vector_db")
```

### 建表

```
# 1. 使用 Pydantic 模型定义表结构
class Document(LanceModel):
    id: int
    text: str
    embedding: Vector(768)  # 768维向量
    category: str
    timestamp: int

# 2. 创建表（如果存在，就删除表）
table_name = "docs"
if table_name in db.table_names():
    db.drop_table(table_name)
table = db.create_table(table_name, schema=Document)
```

### 添加数据

```
import lancedb
import numpy as np
import pandas as pd

db = lancedb.connect("vector_db")
table_name = "docs"
table = db.open_table(table_name)

# 生成示例数据（模拟从文本生成的嵌入向量）
num_samples = 1000
data = {
    "id": range(num_samples),
    "text": [f"这是第 {i} 个示例文档" for i in range(num_samples)],
    "embedding": [np.random.rand(768).astype(np.float32) for _ in range(num_samples)],
    "category": [ ["技术", "教育", "娱乐", "新闻"][i % 4] for i in range(num_samples) ],
    "timestamp": [1620000000 + i * 3600 for i in range(num_samples)]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 插入数据
table.add(df)
```

### 查询

```
db = lancedb.connect("vector_db")
table_name = "docs"
table = db.open_table(table_name)

# 准备查询向量
query_embedding = np.random.rand(768).astype(np.float32)

# a. 基础相似性搜索
results = table.search(query_embedding).limit(5).to_pandas()
print("基础搜索结果：")
print(results[["id", "text", "category", "_distance"]])

# b. 带过滤条件的搜索
results = table.search(query_embedding)\
    .where("category = '技术' AND timestamp > 1620003600")\
    .limit(5)\
    .to_pandas()
print("\n带过滤条件的搜索结果：")
print(results[["id", "text", "category", "timestamp", "_distance"]])

# c. 按距离排序并返回分数
# 使用余弦相似度
results = table.search(query_embedding)\
    .metric("cosine")\
    .limit(5)\
    .to_pandas()
print("\n余弦相似度搜索结果：")
print(results[["id", "text", "_distance"]])
```

原文出处：http://malaoshi.top/show_1GW1tj58rKWN.html