Jaguar

本頁說明如何在 LangChain 中使用 Jaguar 向量資料庫。它包含三個部分：簡介、安裝與設定，以及 Jaguar API。

簡介

Jaguar 向量資料庫具有以下特性

1. 它是一個分散式向量資料庫
2. JaguarDB 的「ZeroMove」功能實現了即時水平擴展
3. 多模態：嵌入、文字、圖像、影片、PDF、音訊、時間序列和地理空間
4. 全主節點：允許平行讀取和寫入
5. 異常偵測功能
6. RAG 支援：將 LLM 與專有和即時資料結合
7. 共享中繼資料：跨多個向量索引共享中繼資料
8. 距離度量：歐幾里得、餘弦、內積、曼哈頓、柴比雪夫、漢明、傑卡德、閔可夫斯基

Jaguar 可擴展向量資料庫概覽

您可以在 Docker 容器中執行 JaguarDB；或下載軟體並在雲端或離線執行。

安裝與設定

• 在單一主機或多個主機上安裝 JaguarDB
• 在單一主機上安裝 Jaguar HTTP Gateway 伺服器
• 安裝 JaguarDB HTTP 用戶端套件

步驟詳述於 Jaguar 文件

用戶端程式中的環境變數

export OPENAI_API_KEY="......" export JAGUAR_API_KEY="......"

Jaguar API

與 LangChain 結合使用，透過在 Python 中匯入 Jaguar 用戶端類別即可提供

from langchain_community.vectorstores.jaguar import Jaguar

API 參考：Jaguar

Jaguar 類別支援的 API 函數包括

• add_texts
• add_documents
• from_texts
• from_documents
• similarity_search
• is_anomalous
• create
• delete
• clear
• drop
• login
• logout

有關 Jaguar API 的更多詳細資訊，請參閱此筆記本