seekdb Vector 与 Dify 集成

seekdb 支持向量类型存储、向量索引、embedding 向量搜索的能力。可以将向量化后的数据存储在 seekdb，供下一步的搜索使用。

Dify 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和 LLMOps 的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。

Dify 内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈，包括对数百个模型的支持、直观的 Prompt 编排界面、高质量的 RAG 引擎、稳健的 Agent 框架、灵活的流程编排，并同时提供了一套易用的界面和 API。这为开发者节省了许多重复造轮子的时间，使其可以专注在创新和业务需求上。

本文介绍如何将 seekdb 中的向量搜索功能与 Dify 集成。

前提条件

• 在部署 Dify 之前，请确保您的机器满足以下最低系统要求：

  • CPU：2 核
  • 内存：4 GB

• 本集成教程在 Docker 容器平台中进行，确保您已搭建好 Docker 容器平台。

• 您已完成部署 seekdb。

步骤一：获取数据库连接信息

联系 seekdb 部署人员或者管理员获取相应的数据库连接串，例如：

obclient -h$host -P$port -u$user_name -p$password -D$database_name

参数说明：

• $host：提供 seekdb 连接 IP 地址。

• $port：提供 seekdb 连接端口，默认是 2881。

• $database_name：需要访问的数据库名称。

  注意

  连接的用户需要拥有该数据库的 CREATE、INSERT、DROP 和 SELECT 权限。

• $user_name：提供数据库连接账户。

• $password：提供账户密码。

步骤二：部署 Dify

方法一

部署 Dify 的详细信息，请参考 Docker Compose 部署。

并做出以下改动：

• 修改 .env 中的 VECTOR_STORE 变量值为 oceanbase。
• 使用 docker compose --profile oceanbase up -d 启动服务。

方法二

也可以参考 Dify for MySQL 信息，快速启动 Dify 服务。

启动服务的操作如下：

cd docker
bash setup-mysql-env.sh
docker compose up -d

步骤三：使用 Dify

使用 Dify 接入大模型，请参考 接入大模型。