Dify + TiDB Vector，快速构建你的 AI Agent

create schema dify;
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# 将 VECTOR_STORE 修改为 tidb_vector，文件中的默认值是 weaviate
VECTOR_STORE: tidb_vector

# 将以下配置改为保存好的连接 TiDB 配置
TIDB_VECTOR_HOST: xxx.eu-central-1.prod.aws.tidbcloud.com
TIDB_VECTOR_PORT: 4000
TIDB_VECTOR_USER: xxx.root
TIDB_VECTOR_PASSWORD: xxxxxx
TIDB_VECTOR_DATABASE: dify
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docker compose up -d

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CREATE TABLE IF NOT EXISTS ${collection_name} (
      # id: 这里的id是在 Dify 中生成 uuid
id CHAR(36) PRIMARY KEY,  

# text: 分片后的文本内容
      text TEXT NOT NULL, 

      # meta: 元数据，记录数据集id、文档id、知识库id等，用于条件查询
      meta JSON NOT NULL, 
      
      # vector: 分片向量，需要设置向量维度
      vector VECTOR<FLOAT>(${dimension}) NOT NULL COMMENT "hnsw(distance=${distance_func})",
  
      create_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
      update_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP
);
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SELECT meta, text FROM (
SELECT meta, text, ${tidb_func}(vector, "${query_vector}")  as distance 
FROM ${collection_name} 
ORDER BY distance
LIMIT ${top_k}
) t WHERE distance < ${distance};
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