如何在nodejs中使用sqlite构建矢量数据库

本篇文章向大家介绍《如何在nodejs中使用sqlite构建矢量数据库》，主要包括，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。

SQLite凭借其轻量、快速和经过实战检验的特性，广泛应用于各种系统，从大型系统到微型嵌入式设备，甚至网络浏览器和Android手机都依赖于它。 如今，AI技术日新月异，大型语言模型（LLMs）也正朝着小型化、高效化的方向发展。通过量化等技术手段，LLMs 的体积不断缩小，效率不断提升。 当LLMs 能够在小型设备上本地运行时，对存储空间的需求也随之降低，而SQLite正是满足这一需求的理想选择。

然而，我们不妨更进一步思考：如果我们不仅将SQLite用作存储引擎，还将其用于向量计算呢？在AI领域，LLMs 依赖于向量和嵌入——文本本质的数字表示。虽然PostgreSQL拥有用于向量搜索的pgvector扩展，但我们也可以探索如何将SQLite打造成强大的向量数据库。

本文将指导您如何在Node.js中构建一个基于SQLite的向量数据库，用于构建检索增强型生成应用程序（RAG）。

准备工作：数据准备与数据库设置

首先，克隆包含数据文件夹的项目仓库。该文件夹包含来自白皮书的文本片段，非常适合用于测试嵌入。

import sqlitevector from 'vector-sqlite3';

// ... (数据库连接) ...

sqlitevector(db, { usenative: ["cosine_similarity", "l2_distance", "dot_product"] });

这将使用优化的原生函数来计算余弦相似度，显著提升搜索速度。

总结

本文简要介绍了如何在Node.js中使用SQLite构建向量数据库，并利用Ollama生成文本嵌入。 通过使用原生模块，可以进一步优化性能。 您可以根据实际需求调整模型和参数，以获得最佳的检索效果。 完整的代码和更详细的说明请参考原始仓库。

本篇关于《如何在nodejs中使用sqlite构建矢量数据库》的介绍就到此结束啦，但是学无止境，想要了解学习更多关于文章的相关知识，请关注golang学习网公众号！