Arrowの上に構築されているため、Pythonのデータエコシステム、特にPandasやPyArrowと緊密に統合されています。この章では、LanceDBへの接続、データセットの作成、PandasおよびPyArrowを使用したベクトル検索の実行に焦点を当てて、実践的な例を通じて学んでいきます。最初に、LanceDBデータベースに接続する必要があります。以下のコードは、接続の基本的な流れを示しています。lancedb.connect("data/sample-lancedb")上記のコードでは、lancedbライブラリをインポートし、指定されたパスにあるLanceDBデータベースに接続しています。接続が完了したら、PandasのDataFrameをLanceDBに直接ロードすることができます。以下の例では、簡単なデータセットを作成してLanceDBに保存する方法を示します。price)を持つPandasのDataFrameを作成し、それをLanceDBにテーブルとして保存しています。メモリを超えるデータセットの作成データセットがメモリを超える場合、Iterator[pyarrow.RecordBatch]を使用して、データを遅延ロードすることができます。以下の関数は、RecordBatchを生成するイテレータを作成します。"price"])このコードでは、make_batches関数が5つのRecordBatchを生成します。次に、スキーマを定義し、LanceDBにテーブルを作成します。priceの各カラムに対するスキーマを定義し、イテレータを使ってLanceDBに新しいテーブルを作成しています。APIを使用して類似性検索を行います。以下のコードは、以前に作成したテーブルを開き、検索を実行する方法を示しています。table.search(query_vector).limit(1).to_pandas()print(df)このコードでは、query_vectorを用いて検索を行い、結果をPandasのDataFrameとして取り出しています。出力は以下のようになります。14257.05957フィルタリング単純なフィルタがある場合、LanceDBのsearchメソッドにwhere句を提供することで、より高速な検索が可能です。以下は、価格が15未満の条件を追加した例です。"foo"このコードは、LanceDBの検索結果に基づいて価格フィルタを適用し、その結果が期待通りであることを確認しています。複雑なフィルタや集計が必要な場合は、検索後にPandasのメソッドを使用することもできます。"foo"このコードでは、まずLanceDBを使用して検索し、その後Pandasを使って結果に対してフィルタを適用しています。まとめLanceDBは、PandasやPyArrowとの統合により、Pythonのデータエコシステムとシームレスに連携することが可能です。データベースへの接続、データセットの作成、ベクトル検索とフィルタリングの手法を学ぶことで、データ操作の効率を大いに向上させることができます。これにより、データサイエンスや機械学習のプロジェクトにおいて、より強力なデータ処理能力を持つツールを手に入れることができるでしょう。次へ他に学習に関する質問があれば、AIフルスタックチューターに質問できます。(Indonesian)Lietuviškai(Lithuanian)。