LanceDB یکی از ابزارهای نوظهور در حوزه ذخیرهسازی و جستجوی برداری است که در سالهای اخیر، بهویژه همزمان با رشد پروژههای مبتنی بر LLM، توجه زیادی را به خود جلب کرده است. با گسترش کاربردهایی مانند semantic search، سیستمهای توصیهگر و معماریهای RAG، نیاز به راهکاری سبک، سریع و سازگار با جریانهای مدرن پردازش داده بیش از پیش احساس میشود؛ جایی که LanceDB تلاش میکند فاصله بین سادگی فایلمحور و قابلیتهای vector databaseها را پر کند.
در این مقاله، ابتدا بررسی میکنیم LanceDB چیست و چه جایگاهی در اکوسیستم ذخیرهسازی برداری دارد. سپس به سراغ مسئلهای میرویم که LanceDB برای حل آن طراحی شده و در ادامه، نحوه کار و معماری مفهومی آن را توضیح میدهیم. در بخشهای بعدی مقاله نیز، استفاده عملی از LanceDB در LangChain و پروژههای LLM و RAG را بررسی خواهیم کرد.
LanceDB چیست؟
LanceDB یک vector store متنباز است که برای ذخیرهسازی، مدیریت و جستجوی embeddingها طراحی شده است. برخلاف بسیاری از پایگاههای داده برداری رایج که بهصورت سرویسهای مستقل و سرورمحور عمل میکنند، LanceDB بهعنوان یک کتابخانه محلی (embedded) کار میکند و دادهها را مستقیما روی دیسک ذخیره میکند.
در قلب LanceDB، فرمتی به نام Lance قرار دارد؛ یک فرمت ستونی (columnar) مبتنی بر Apache Arrow که برای خواندن و نوشتن سریع دادههای تحلیلی بهینه شده است. این موضوع باعث میشود LanceDB نهتنها برای جستجوی برداری، بلکه برای سناریوهایی که نیاز به فیلتر، متادیتا و پردازش ترکیبی دارند نیز مناسب باشد.
بهطور خلاصه، LanceDB را میتوان چنین توصیف کرد:
- یک ابزار برای ذخیرهسازی embeddingها و متادیتا
- بدون نیاز به راهاندازی سرور جداگانه
- مناسب برای پروژههای محلی، تحقیقاتی و MVP
- سازگار با ابزارهایی مانند LangChain
LanceDB چه مشکلی را حل میکند؟
با رشد استفاده از مدلهای زبانی بزرگ، بسیاری از تیمها با یک چالش مشترک روبهرو شدهاند:
چگونه embeddingها را ساده، سریع و بدون پیچیدگی زیرساختی ذخیره و جستجو کنیم؟
در بسیاری از پروژهها، استفاده از یک vector database کامل ممکن است:
- بیشازحد پیچیده باشد
- نیاز به مدیریت سرور و منابع جداگانه داشته باشد
- برای پروژههای کوچک یا محلی توجیه فنی نداشته باشد
LanceDB دقیقا برای این سناریوها طراحی شده است. این ابزار تلاش میکند شکاف بین دو رویکرد رایج را پر کند:
۱. ذخیره embeddingها در فایلها یا دیتابیسهای سنتی (که مقیاسپذیر و بهینه نیستند)
۲. استفاده از پایگاههای داده برداری سنگین (که راهاندازی و نگهداری پیچیدهای دارند)
با LanceDB میتوان:
- embeddingها را مستقیما روی دیسک ذخیره کرد
- جستجوی برداری سریع انجام داد
- متادیتا را در کنار بردارها نگه داشت
- بدون نیاز به سرویس خارجی، آن را در pipelineهای LLM استفاده کرد
LanceDB چگونه کار میکند؟
در سطح مفهومی، LanceDB ترکیبی از ذخیرهسازی ستونی و ایندکسگذاری برداری است. جریان کاری آن معمولا شامل مراحل زیر است:
۱. دریافت داده خام
دادههایی مانند متن، اسناد یا chunkها ابتدا توسط یک مدل embedding به بردارهای عددی تبدیل میشوند.
۲. ذخیرهسازی بردار و متادیتا
هر embedding به همراه متادیتای مرتبط (مثلا متن اصلی، منبع یا شناسه) در قالب Lance ذخیره میشود. این دادهها بهصورت ستونی روی دیسک نوشته میشوند که برای خواندن سریع بسیار بهینه است.
۳. ایندکسگذاری برای جستجوی برداری
LanceDB از ساختارهای ایندکس برای انجام similarity search استفاده میکند تا بتواند نزدیکترین بردارها را با سرعت مناسب بازیابی کند.
۴. جستجو و فیلتر
هنگام جستجو، ابتدا بردار کوئری تولید میشود و سپس LanceDB نزدیکترین embeddingها را، در صورت نیاز همراه با فیلترهای متادیتایی، برمیگرداند.
نکته مهم این است که تمام این فرایند بدون اجرای یک سرویس جداگانه انجام میشود. LanceDB مستقیما در محیط پایتون اجرا شده و همین ویژگی، آن را به گزینهای جذاب برای یکپارچگی با LangChain تبدیل میکند.
معماری LanceDB و Lance Format
LanceDB بر پایهی فرمتی به نام Lance Format ساخته شده است؛ فرمتی که برای ذخیرهسازی دادههای تحلیلی و برداری بهینهسازی شده و ریشه در Apache Arrow دارد. درک معماری LanceDB بدون شناخت Lance Format تقریبا ممکن نیست.
ذخیرهسازی ستونی (Columnar Storage)
Lance Format از ذخیرهسازی ستونی استفاده میکند. برخلاف دیتابیسهای ردیفی (row-based)، در این مدل هر ستون بهصورت جداگانه ذخیره میشود. این موضوع چند مزیت مهم دارد:
- خواندن سریعتر embeddingها بدون نیاز به بارگذاری کل رکورد
- بهینهسازی شدید برای عملیات تحلیلی و جستجوی برداری
- مصرف حافظه کمتر در مقایسه با ساختارهای ردیفی
از آنجایی که embeddingها معمولا آرایههای عددی با ابعاد بالا هستند، ذخیرهسازی ستونی باعث میشود عملیات جستجوی شباهت بسیار سریعتر انجام شود.
مبتنی بر Apache Arrow
در لایهی پایین، LanceDB از Apache Arrow استفاده میکند. Arrow یک فرمت دادهی ستونی in-memory است که برای انتقال سریع داده بین سیستمها و زبانها طراحی شده است.
مزایای استفاده از Arrow در LanceDB:
- zero-copy reads (خواندن داده بدون کپی اضافی)
- سازگاری بالا با اکوسیستم پایتون، pandas و ML
- عملکرد بالا در پردازش دادههای عددی
در واقع، LanceDB ترکیبی از performance دیتابیسهای تحلیلی و سادگی ابزارهای یادگیری ماشین را ارائه میدهد.
Persistence واقعی (ذخیرهسازی دائمی)
یکی از تفاوتهای کلیدی LanceDB با ابزارهایی مثل FAISS این است که LanceDB persistent است. دادهها مستقیما روی دیسک ذخیره میشوند، نه صرفا در حافظه.
این یعنی:
- بعد از ریاستارت برنامه دادهها از بین نمیروند
- نیازی به serialize و deserialize دستی index نیست
- LanceDB رفتاری شبیه یک دیتابیس واقعی دارد، نه یک index موقت
همین ویژگی باعث میشود LanceDB برای پروژههایی که نیاز به نگهداری داده در طول زمان دارند، انتخاب منطقیتری نسبت به FAISS باشد.
نصب و راهاندازی اولیه LanceDB در پایتون
در این بخش وارد فاز عملی میشویم و LanceDB را بهصورت گامبهگام راهاندازی میکنیم.
۱. نصب LanceDB
برای شروع کافی است پکیج LanceDB را نصب کنید:
|
1 |
pip install lancedb |
در صورت استفاده همزمان با LangChain معمولا این پکیجها هم نصب میشوند:
|
1 |
pip install langchain–community langchain–openai |
۲. ایجاد دیتابیس LanceDB
LanceDB بهصورت local-first کار میکند. یعنی دیتابیس شما در قالب فایل روی دیسک ذخیره میشود.
|
1 2 3 |
import lancedb db = lancedb.connect(“./lancedb”) |
اگر این مسیر وجود نداشته باشد، LanceDB آن را ایجاد میکند.
۳. تعریف جدول و schema
هر دیتابیس میتواند شامل چند جدول باشد. جدولها شامل embedding و metadata هستند.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
import pyarrow as pa schema = pa.schema([ pa.field(“id”, pa.string()), pa.field(“vector”, pa.list_(pa.float32(), 1536)), pa.field(“text”, pa.string()) ]) table = db.create_table(“documents”, schema=schema) |
در این مثال:
- vector embedding با طول 1536 (مثلا OpenAI)
- text محتوای متنی سند
- id شناسهی یکتا
۴. افزودن داده به جدول
|
1 2 3 4 5 6 7 |
table.add([ { “id”: “doc-1”, “vector”: [0.01] * 1536, “text”: “LanceDB is a vector database optimized for AI workloads.” } ]) |
LanceDB دادهها را فورا روی دیسک ذخیره میکند و نیازی به commit دستی ندارد.
نقش LanceDB در پروژههای LLM و RAG با LangChain
در پروژههای مبتنی بر LLM، چالش اصلی این است که مدل زبانی بهصورت پیشفرض به دادههای اختصاصی، اسناد داخلی یا اطلاعات بهروز دسترسی ندارد. اینجاست که الگوی RAG وارد میشود و LanceDB نقش کلیدی خود را ایفا میکند.
در یک معماری RAG مبتنی بر LangChain، LanceDB معمولا بهعنوان لایه ذخیرهسازی برداری (Vector Store) عمل میکند. دادهها (مانند متن، اسناد، یا حتی تصویر) ابتدا به embedding تبدیل میشوند و سپس در LanceDB ذخیره میگردند. هنگام پرسش کاربر، LangChain embedding سوال را تولید کرده و از LanceDB میخواهد نزدیکترین بردارها را برگرداند. این نتایج بهعنوان context به مدل زبانی تزریق میشوند تا پاسخ دقیقتر و مبتنی بر داده تولید شود.
نقش LanceDB در این چرخه شامل موارد زیر است:
- ذخیرهسازی سریع و محلی embeddingها
- انجام similarity search با تاخیر کم
- فیلتر نتایج بر اساس متادیتا (مثلا نوع سند یا منبع)
- سادهسازی پیادهسازی RAG بدون نیاز به سرویس خارجی
به همین دلیل، LanceDB بهویژه در پروژههایی مانند چتباتهای سازمانی، سیستمهای پرسش و پاسخ، یا ابزارهای جستجوی هوشمند مبتنی بر LangChain، انتخابی عملی و کمهزینه محسوب میشود.
استفاده عملی از LanceDB در پروژههای LangChain
یکی از دلایل اصلی محبوبیت LanceDB، یکپارچگی مستقیم و بدون دردسر آن با LangChain است. در عمل، LanceDB بیشتر از اینکه صرفا یک Vector Store باشد، بهعنوان یک لایه ذخیرهسازی برداری سبک برای ساخت RAG Pipelineها استفاده میشود.
در این بخش، بهصورت مرحلهای میبینیم LanceDB چگونه در پروژههای LangChain برای متن، جستجوی ترکیبی و حتی دادههای چندرسانهای به کار میرود.
۱. استفاده از LanceDB بهعنوان Vector Store در LangChain
در سادهترین حالت، LanceDB نقش حافظه برداری (Vector Store) را در LangChain بازی میکند؛ جایی که embeddingها ذخیره میشوند و بعدا برای similarity search استفاده میشوند.
- سناریوی رایج
- اسناد متنی (PDF، Markdown، FAQ و …)
- تبدیل متن به embedding
- ذخیره embeddingها در LanceDB
- بازیابی متن مرتبط هنگام پرسش کاربر
نمونه کد پایه
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 |
from langchain.vectorstores import LanceDB from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings import lancedb # اتصال به دیتابیس محلی db = lancedb.connect(“./lancedb”) # مدل embedding embeddings = OpenAIEmbeddings() # ساخت Vector Store vectorstore = LanceDB( connection=db, table_name=“docs”, embedding=embeddings ) |
در این مرحله:
- LanceDB بهصورت embedded اجرا میشود
- نیازی به سرویس جداگانه یا تنظیمات شبکه نیست
- LangChain مستقیما با آن تعامل دارد
۲. استفاده در RAG Pipeline (بازیابی + تولید پاسخ)
کاربرد اصلی LanceDB معمولا در Retrieval-Augmented Generation است.
در این سناریو، مدل زبانی بدون دسترسی مستقیم به داده، پاسخ خود را بر اساس نتایج بازیابیشده از LanceDB تولید میکند.
|
1 2 3 4 5 |
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={“k”: 5}) docs = retriever.get_relevant_documents( “چگونه LanceDB با LangChain کار میکند؟” ) |
LangChain:
- embedding پرسش را تولید میکند
- LanceDB جستجوی شباهت برداری انجام میدهد
- اسناد مرتبط به مدل LLM تزریق میشوند
این الگو، هستهی اکثر سیستمهای RAG مدرن است.
۳. جستجوی ترکیبی (Hybrid Search: برداری + متادیتا)
برخلاف تصور رایج، LanceDB فقط برای similarity search نیست.
بهدلیل ساختار ستونی و پشتیبانی از متادیتا، میتوان جستجوی ترکیبی انجام داد.
مثال کاربردی
- جستجو بر اساس معنا (embedding)
- فیلتر همزمان بر اساس:
- نوع سند
- تاریخ
- منبع
- زبان
|
1 2 3 4 5 6 |
retriever = vectorstore.as_retriever( search_kwargs={ “k”: 5, “filter”: “source == ‘blog’ AND lang == ‘fa'” } ) |
این قابلیت در پروژههایی مثل:
- موتور جستجوی داخلی
- چتباتهای سازمانی
- سیستمهای دانش (Knowledge Base)
بسیار حیاتی است.
۴. استفاده از LanceDB برای دادههای چندرسانهای
یکی از تفاوتهای مهم LanceDB با بسیاری از Vector Storeها، پشتیبانی طبیعی از دادههای غیرمتنی است.
سناریوهای رایج:
- embedding تصویر (CLIP)
- embedding صوت
- embedding ویدیو (در سطح فریم یا توضیح متنی)
در این حالت:
- بردار در LanceDB ذخیره میشود
- متادیتا شامل مسیر فایل، نوع رسانه و توضیح اضافه میشود
- LangChain همچنان نقش orchestration را بازی میکند
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
data = [ { “vector”: image_embedding, “type”: “image”, “path”: “images/product_1.png” } ] table.add(data) |
این قابلیت LanceDB را برای پروژههای Multimodal RAG به گزینهای جدی تبدیل میکند.
چرا LanceDB برای LangChain انتخاب خوبی است؟
در مقایسه با بسیاری از پایگاههای داده برداری، LanceDB در کنار LangChain مزیتهای مشخصی دارد:
- Embedded و بدون وابستگی به سرویس خارجی
- عملکرد بالا در جستجوی محلی
- پشتیبانی از متادیتا و جستجوی ترکیبی
- مناسب برای MVP، PoC و حتی سرویسهای production سبک
به همین دلیل، در بسیاری از پروژههای LangChain:
LanceDB نه بهعنوان دیتابیس مرکزی، بلکه بهعنوان «حافظه برداری هوشمند» استفاده میشود.
مقایسه LanceDB و Vector Databaseها در پروژههای LangChain
یکی از سوالات رایج هنگام طراحی سیستمهای مبتنی بر LangChain این است که LanceDB را انتخاب کنیم یا یک Vector Database کامل؟ پاسخ این سوال کاملا به سناریوی پروژه بستگی دارد.
| معیار مقایسه | LanceDB | Vector Databaseها (مثل Pinecone، Milvus) |
| نوع معماری | Embedded (اجرا درون اپلیکیشن) | Server-based / Cloud-native |
| نیاز به زیرساخت جداگانه | ❌ ندارد | ✅ دارد |
| راهاندازی اولیه | بسیار سریع و ساده | زمانبر و پیچیدهتر |
| مناسب برای LangChain | بسیار مناسب برای MVP و PoC | مناسب برای پروژههای بزرگ و Production |
| مقیاسپذیری (Scalability) | محدود به یک نود | بالا و توزیعشده |
| هزینه عملیاتی | بسیار کم یا صفر | معمولاً بالا (پرداخت اشتراکی) |
| پشتیبانی از Multi-user | محدود | کامل |
| مدیریت دسترسی و امنیت | حداقلی | پیشرفته |
| Latency جستجوی برداری | بسیار پایین (محلی) | پایین ولی وابسته به شبکه |
| پیچیدگی نگهداری | کم | زیاد |
| بهترین کاربرد | ابزار داخلی، چتبات سازمانی، تست ایده | سیستمهای مقیاسپذیر و تجاری بزرگ |
محدودیتهای LanceDB
با وجود مزایای قابل توجه، استفاده از LanceDB بدون در نظر گرفتن محدودیتهای آن میتواند به تصمیمگیری اشتباه منجر شود. مهمترین نکات فنی عبارتاند از:
اول، LanceDB برای معماریهای distributed یا multi-node طراحی نشده است. اگر پروژه شما نیاز به اجرای همزمان روی چند سرور دارد، LanceDB گزینه مناسبی نخواهد بود.
دوم، مدیریت دسترسی، احراز هویت و کنترل کاربران در LanceDB بهصورت پیشفرض وجود ندارد. این موضوع در پروژههای سازمانی بزرگ میتواند یک چالش امنیتی باشد.
سوم، LanceDB بیشتر برای workloadهای خواندنی (read-heavy) بهینه شده است. در سناریوهایی که بهروزرسانیهای مداوم و حجیم وجود دارد، باید طراحی با دقت بیشتری انجام شود.
در نهایت، LanceDB یک سیستم ذخیرهسازی برداری است، نه یک دیتابیس عمومی. نباید از آن انتظار مدیریت تراکنشهای پیچیده یا queryهای relational داشت.
جمعبندی
LanceDB یک راهکار سبک، سریع و کاربردی برای ذخیرهسازی و جستجوی برداری است که بهطور خاص در کنار LangChain میدرخشد. این ابزار با حذف پیچیدگیهای زیرساختی، مسیر پیادهسازی پروژههای LLM و RAG را هموار میکند و امکان تمرکز روی منطق هوش مصنوعی را فراهم میسازد.
اگرچه LanceDB جایگزین همه Vector Databaseها نیست، اما در بسیاری از سناریوهای واقعی—from MVP تا سیستمهای دانش داخلی—انتخابی منطقی و کارآمد محسوب میشود. در نهایت، انتخاب LanceDB یا سایر گزینهها باید بر اساس نیاز واقعی پروژه، مقیاس، و اهداف فنی انجام شود؛ نه صرفاً محبوبیت ابزار.
منابع
docs.langchain.com | progrockrec.medium.com | deepchecks.com | celerdata.com
سوالات متداول
بله. LanceDB بهطور خاص برای سناریوهای Retrieval-Augmented Generation طراحی شده و با LangChain یکپارچگی کامل دارد. این موضوع باعث میشود پیادهسازی RAG سادهتر، سریعتر و کمهزینهتر انجام شود.
FAISS فقط یک کتابخانه برای جستجوی شباهت برداری است، اما LanceDB علاوه بر جستجو، امکاناتی مثل ذخیرهسازی داده، متادیتا، فیلترگذاری و اتصال مستقیم به LangChain را فراهم میکند. به همین دلیل، LanceDB برای پروژههای واقعی گزینهی کاملتری محسوب میشود.
خیر، LanceDB جایگزین مستقیم Vector Databaseهای توزیعشده نیست. این ابزار بیشتر برای پروژههایی با مقیاس کوچک تا متوسط مناسب است. در مقابل، Pinecone و Milvus برای سیستمهای بزرگ، چندکاربره و Cloud-scale طراحی شدهاند.
خیر. نصب LanceDB بسیار ساده است و تنها با چند دستور pip میتوان آن را راهاندازی کرد. این سادگی یکی از دلایل محبوبیت آن در میان توسعهدهندگان LangChain است.
بله. علاوه بر اجرای محلی، LanceDB نسخهی Cloud نیز ارائه میدهد که برای تیمها و پروژههایی با نیاز به دسترسی اشتراکی مناسبتر است.
دیدگاهتان را بنویسید