LanceDB Node.js 向量搜索

一个使用 LanceDB 和 Ollama 嵌入模型的 Node.js 向量搜索实现。

概述

本项目演示了如何：

• 连接到 LanceDB 数据库
• 使用 Ollama 创建自定义嵌入函数
• 对存储的文档执行向量相似度搜索
• 处理和显示搜索结果

前提条件

• Node.js (v14 或更高版本)
• 本地运行的 Ollama，并加载 nomic-embed-text 模型
• 具有读/写权限的 LanceDB 存储位置

安装

1. 克隆仓库
2. 安装依赖项：

pnpm install

依赖项

• @lancedb/lancedb: 用于 Node.js 的 LanceDB 客户端
• apache-arrow: 用于处理列式数据
• node-fetch: 用于向 Ollama 发出 API 调用

用法

运行向量搜索测试脚本：

pnpm test-vector-search

或者直接执行：

node test-vector-search.js

配置

该脚本连接到：

• 位于配置路径的 LanceDB
• 位于 http://localhost:11434/api/embeddings 的 Ollama API

MCP 配置

要将 Claude Desktop 集成为 MCP 服务，请将以下内容添加到您的 MCP 配置 JSON：

{
  "mcpServers": {
    "lanceDB": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/path/to/lancedb-node/dist/index.js",
        "--db-path",
        "/path/to/your/lancedb/storage"
      ]
    }
  }
}

将路径替换为您的实际安装路径：

• /path/to/lancedb-node/dist/index.js - 编译后的 index.js 文件的路径
• /path/to/your/lancedb/storage - 您的 LanceDB 存储目录的路径

自定义嵌入函数

该项目包含一个自定义的 OllamaEmbeddingFunction，它：

• 将文本发送到 Ollama API
• 接收具有 768 维度的嵌入
• 格式化它们以供 LanceDB 使用

向量搜索示例

该示例在 "ai-rag" 表中搜索 "how to define success criteria"，并显示带有相似度分数的搜索结果。

许可证

MIT 许可证

贡献

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