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LanceDB Node

by vurtnec
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LanceDB Node.js ベクター検索

LanceDB と Ollama の埋め込みモデルを使用したベクトル検索の Node.js 実装。

概要

このプロジェクトでは、次の方法を説明します。

  • LanceDBデータベースに接続する
  • Ollamaを使用してカスタム埋め込み関数を作成する
  • 保存されたドキュメントに対してベクトル類似性検索を実行する
  • 検索結果を処理して表示する

前提条件

  • Node.js (v14以降)
  • Ollama はnomic-embed-textモデルを使用してローカルで実行されています
  • 読み取り/書き込み権限を持つLanceDBの保存場所

インストール

  1. リポジトリをクローンする
  2. 依存関係をインストールします:
pnpm install

依存関係

  • @lancedb/lancedb : Node.js 用の LanceDB クライアント
  • apache-arrow : 列指向データの処理用
  • node-fetch : OllamaへのAPI呼び出しを行うため

使用法

ベクトル検索テスト スクリプトを実行します。

pnpm test-vector-search

または直接実行します:

node test-vector-search.js

構成

スクリプトは以下に接続します:

  • 設定されたパスのLanceDB
  • Ollama API ( http://localhost:11434/api/embeddings

MCP構成

Claude Desktop を MCP サービスとして統合するには、MCP 構成 JSON に以下を追加します。

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

パスを実際のインストール パスに置き換えます。

  • /path/to/lancedb-node/dist/index.js - コンパイルされた index.js ファイルへのパス
  • /path/to/your/lancedb/storage - LanceDB ストレージディレクトリへのパス

カスタム埋め込み機能

このプロジェクトには、次の機能を備えたカスタムOllamaEmbeddingFunctionが含まれています。

  • Ollama APIにテキストを送信します
  • 768次元の埋め込みを受け取る
  • LanceDB で使用できるようにフォーマットします

ベクトル検索の例

この例では、「ai-rag」テーブルで「成功基準の定義方法」を検索し、類似度スコアとともに結果を表示します。

ライセンス

MITライセンス

貢献

貢献を歓迎します！お気軽にプルリクエストを送信してください。

This server cannot be installed

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

LanceDB と Ollama の埋め込みモデルを使用したベクトル検索の Node.js 実装。

  1. 概要
    1. 前提条件
      1. インストール
        1. 依存関係
          1. 使用法
            1. 構成
              1. MCP構成
                1. カスタム埋め込み機能
                  1. ベクトル検索の例
                    1. ライセンス
                      1. 貢献

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