以下笔记本演示如何使用矢量搜索Python SDK。 有关参考信息，请参阅 Python SDK 参考。
LangChain
有关将 LangChain 与 Databricks 矢量搜索配合使用的详细信息，请参阅 Databricks 矢量搜索集成。
| Notebook | Description |
|---|---|
| 使用 Python SDK 进行向量搜索 | 创建搜索终结点，生成增量同步向量索引，运行相似性搜索，并将结果转换为 LangChain 文档。 |
使用嵌入模型
这些笔记本演示如何配置 Databricks 模型服务终结点以生成嵌入内容。
| Notebook | Description |
|---|---|
| 使用 OpenAI 嵌入模型 | 将 Python SDK 与外部嵌入模型（OpenAI）配合使用来创建和查询矢量搜索索引。 |
| 使用 GTE 嵌入模型 | 使用 GTE 基础嵌入模型将数据集加载到 Delta 表中，对文本进行分块，创建矢量搜索终结点和增量同步索引，并运行相似性搜索。 |
| 注册并提供 OSS 嵌入模型 | 从 Hugging Face 下载开源嵌入模型（e5-small-v2），将其注册到 Unity Catalog，并将其部署为模型服务端点，以用于 Databricks Vector Search。 |
将矢量搜索与 OAuth 令牌配合使用
| Notebook | Description |
|---|---|
| 将矢量搜索与 OAuth 令牌配合使用 | 使用 Python SDK 或直接 HTTP 请求查询 Databricks 矢量搜索终结点，使用服务主体 OAuth 令牌通过优化的网络路径进行身份验证。 |