第 18 章 向量数据库与 Embedding 实战

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第 18 章 向量数据库与 Embedding 实战

《AI 智能体实战速成指南：从零到企业级落地》——技术栈全、易上手、可落地的智能体教程，含大量工程模板与企业级可部署源码；覆盖大模型基础→Coze/Dify→LangChain/LangGraph→RAG/Agent 实战→微调→大厂规范全链路

https://didilili.github.io/ai-agents-from-zero/

[Zoshey]

6.3 案例：连接已有索引，做相似性检索
【案例源码】案例与源码-2-LangChain框架/10-rag/RedisVectorStore_SimilaritySearch.py

最后的输出示例前两个好像重复了（不过不重要）
"""
【输出示例】
=== 查询结果 ===
结果 1:
内容: 我喜欢用苹果手机
元数据: {'segment_id': '3'}
相似度: 0.8594
结果 2:
内容: 我喜欢用苹果手机
元数据: {'segment_id': '3'}
相似度: 0.8594
结果 3:
内容: 我喜欢吃苹果
元数据: {'segment_id': '1'}
相似度: 0.6610
"""