使用KDBAI Vector Store进行文本向量存储和查询
由于KDB+ Vector Store（KVS）是一个专有的数据库系统，以下代码示例假设您已经有了一个运行中的KVS实例，并且已经设置好了必要的连接。
以下是一个使用Python连接到KVS并执行基本查询的示例：
from kdb_vectorstore import KDBVectorStore
# 连接到KVS服务器
kvs = KDBVectorStore(host='localhost', port=5001)
# 查询特定的文档ID
doc_id = 'your_document_id'
result = kvs.query(doc_id)
print(result)
# 查询文档集合
doc_ids = ['doc1', 'doc2', 'doc3']
results = kvs.query(doc_ids)
print(results)
# 关闭连接
kvs.close()请注意，您需要根据您的KVS服务器的实际配置调整host和port参数。query方法的具体使用取决于KVS支持的查询类型。上面的代码只是一个基本的示例，实际使用时可能需要根据KVS的API进行相应的调整。
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