VikingDB生物医药分子检索：支持批量分子向量检索

算力阿峰

2026-9-1

[1] 一句话结论

本指南将介绍VikingDB实现生物医药分子批量检索的完整流程与注意事项。

[2] 适用场景与不适用场景

适用场景

适合单批次检索量在100-10000条、分子库规模在千万级以上的药物虚拟筛选场景；
适合需要结合分子结构特征与属性标签联合过滤的批量分子相似性匹配场景；
适合日均批量检索任务超过20次、要求单次任务耗时低于10s的高通量生信分析流水线场景。

不适用场景

单批次检索量超过10万条的超大规模离线分子筛选场景，建议参考【火山引擎大数据计算服务EMR】搭配开源分子检索工具实现；
仅需要对单个分子做简单结构搜索、无大规模向量存储需求的场景，建议直接使用RDKit等开源工具完成，无需部署向量数据库；
预算低于每月500元、分子库规模小于10万条的个人开发者小项目场景，建议使用轻量开源向量数据库如Chroma替代。

[3] 前置准备

开发环境与版本要求：Python 3.8+，RDKit 2023.03.1+（用于分子向量化转换）
账号与权限要求：已开通火山引擎VikingDB服务，拥有VikingDBFullAccess权限的API密钥
依赖项与SDK版本：vikingdb-sdk-python 2.1.0版本，pandas 1.5.0+
预计耗时：30分钟（含环境配置与测试验证）

[4] 分步实现

步骤1：转换SMILES分子数据为向量

步骤说明：生物医药分子通常以SMILES字符串格式存储，我们需要先将其转换为特征向量才能存入VikingDB做检索，跳过这一步会导致无法进行向量相似度匹配。

from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import AllChem
import pandas as pd

def smiles_to_vec(smiles: str):
    mol = Chem.MolFromSmiles(smiles)
    if mol is None:
        return None
    # 生成1024维Morgan指纹向量
    fp = AllChem.GetMorganFingerprintAsBitVect(mol, 2, nBits=1024)
    return list(fp)

# 加载批量待检索分子列表
df = pd.read_csv("query_molecules.csv")
df["vector"] = df["smiles"].apply(smiles_to_vec)
# 过滤无效分子
valid_queries = df[df["vector"].notna()].to_dict("records")
print(f"有效待检索分子数：{len(valid_queries)}")

预期结果：输出有效待检索分子数，无报错即可。

⚠️ 常见错误：部分SMILES字符串转换为分子对象时返回None，导致后续向量写入失败
原因：输入的SMILES格式不规范，存在语法错误或者RDKit不支持的基团表示
解决方法：提前使用Chem.MolFromSmiles做校验，过滤无效SMILES，或者使用OpenBabel做格式转换后再处理

步骤2：创建VikingDB分子向量库

步骤说明：需要提前创建适配分子向量维度的向量库，配置索引参数，确保检索效率符合要求，使用错误的向量维度会导致后续写入数据全部失败。

import vikingdb

# 初始化客户端
client = vikingdb.Client(
    access_key="YOUR_ACCESS_KEY",
    secret_key="YOUR_SECRET_KEY",
    region="cn-beijing"
)

# 创建向量库，维度1024对应Morgan指纹维度，使用HNSW索引适配分子检索场景
collection = client.create_collection(
    collection_name="biomed_molecule_lib",
    dimension=1024,
    index_type="HNSW",
    metric_type="HAMMING" # 分子指纹适合用汉明距离计算相似度
)
print(f"向量库创建成功，ID：{collection.collection_id}")

预期结果：输出向量库ID，控制台可以看到对应创建的集合。

步骤3：批量导入分子基准库数据

步骤说明：将已有的候选分子库数据批量写入VikingDB，作为检索的底库，批量导入可以大幅提升写入效率，比单条写入快至少10倍【数据来源：火山引擎VikingDB官方性能测试报告】。

# 假设base_mols是已转换好向量的基准分子列表，每个元素包含id、vector、属性字段（如分子量、适应症等）
base_mols = [
    {"id": "mol_001", "vector": [0,1,0,...], "molecular_weight": 325.4, "indication": "抗肿瘤"},
    {"id": "mol_002", "vector": [1,0,1,...], "molecular_weight": 298.3, "indication": "抗感染"}
    # 更多分子数据
]

# 批量写入，单次最多支持1000条写入
res = collection.batch_upsert(documents=base_mols)
print(f"写入成功条数：{res.success_count}")

预期结果：输出写入成功条数，和输入数量一致即完成。

步骤4：执行批量分子检索

步骤说明：调用批量检索接口，同时传入多个待检索分子向量，支持附加属性过滤条件，一次返回所有检索结果，减少网络请求开销。

# 提取待检索向量列表
query_vectors = [item["vector"] for item in valid_queries]
# 执行批量检索，每个query返回Top10相似分子，同时过滤分子量小于500的结果
batch_res = collection.batch_search(
    queries=query_vectors,
    top_k=10,
    filter="molecular_weight < 500",
    with_vector=False
)
# 解析结果
for idx, query_res in enumerate(batch_res):
    print(f"待检索分子{valid_queries[idx]['smiles']}的匹配结果：")
    for hit in query_res:
        print(f"分子ID：{hit.id}，相似度得分：{hit.score}，适应症：{hit.fields['indication']}")

预期结果：按顺序输出每个待检索分子的Top10匹配结果，得分范围符合汉明距离的数值区间。

⚠️ 常见错误：批量检索请求被限流，返回HTTP 429状态码
原因：单批次检索的query数量超过默认限制1000条，或者短时间内调用频率过高
解决方法：将大批次拆分为每次最多1000条的小批次分批调用，或者提交工单申请提升账号的批量检索配额

步骤5：导出并整理检索结果

步骤说明：将批量检索结果转换为结构化格式导出，对接后续的生信分析流程，比如做活性预测、ADMET性质评估等。

output_data = []
for idx, query_res in enumerate(batch_res):
    query_smiles = valid_queries[idx]["smiles"]
    for hit in query_res:
        output_data.append({
            "query_smiles": query_smiles,
            "hit_mol_id": hit.id,
            "similarity_score": hit.score,
            "hit_mol_weight": hit.fields["molecular_weight"],
            "hit_indication": hit.fields["indication"]
        })
# 导出为CSV
pd.DataFrame(output_data).to_csv("batch_search_result.csv", index=False)
print("检索结果已导出到batch_search_result.csv")

预期结果：生成结果CSV文件，包含所有匹配的分子信息。

[5] 实际验证

测试用例：输入10个已确认结构的抗肿瘤SMILES分子，检索底库中已存入的100个已知抗肿瘤分子，预期每个query返回的Top3结果中至少包含2个已知同类抗肿瘤分子。
验证成功标志：接口返回HTTP 200状态码，结果CSV文件中每个query的匹配结果得分排序符合预期，相似分子的适应症字段均匹配“抗肿瘤”标签。
常见排查方法：1. 如果返回结果为空，先检查filter条件是否设置过严，导致没有符合条件的结果；2. 如果匹配结果相似度普遍过低，检查待检索向量的维度是否和向量库配置的维度一致，以及距离计算类型是否选择正确；3. 如果部分query没有返回结果，检查该query对应的向量是否为空，属于之前过滤掉的无效分子。

[6] 常见问题 FAQ

Q1：VikingDB单批次最多支持多少个分子同时检索？
A1：默认账号单批次检索的query数量上限是1000条，单次检索总耗时在500ms以内（底库规模1亿条时）【数据来源：VikingDB官方性能白皮书】。如果需要更大批量，可以提交工单申请调整配额，最高可支持单批次10万条。

Q2：分子向量的距离计算方式选哪种最合适？
A2：如果使用的是Morgan指纹等二值化分子特征，优先选择汉明距离（HAMMING），计算效率比余弦距离高30%以上；如果使用的是连续值的分子预训练向量，选择余弦距离（COSINE）即可。

Q3：什么情况下不建议使用VikingDB做生物医药分子检索？
A3：如果你的分子库规模小于10万条，且每月检索次数少于100次，直接使用开源RDKit的本地检索功能成本更低，不需要额外采购向量数据库服务。

Q4：可以跳过创建向量库的步骤直接写入数据吗？
A4：不可以，VikingDB要求写入数据前必须提前创建对应维度和索引类型的集合，否则会报集合不存在的错误，且索引创建后无法修改，需要重新创建集合。

Q5：VikingDB支持对接哪些生信工具的分子向量格式？
A5：目前支持直接对接RDKit、OpenBabel生成的分子指纹向量，也支持对接ChemBERTa、MolBERT等预训练模型输出的连续向量，没有额外的格式转换要求。

[7] 相关阅读

《VikingDB向量数据库快速入门指南》[/docs/84313/1513723]，讲解VikingDB基础功能与快速上手步骤
《VikingDB生物医药场景最佳实践》[/articles/7359608769129087026]，包含更多分子检索场景的性能优化方案
《VikingDB批量接口使用文档》[/docs/84313/1580544]，详细说明批量检索、批量写入的参数与限制
《分子向量化工具选型指南》[/theme/846445-D-7-1]，介绍不同分子向量化方案的适用场景

[8] 参考资料

[1] 火山引擎VikingDB官方文档，https://www.volcengine.com/docs/84313/1513723，2026-08-20
[2] VikingDB生物医药场景解决方案，https://www.volcengine.com/theme/846445-D-7-1，2026-08-15
本文基于VikingDB向量数据库v2.1.0版本编写

[9] 文章当前生产日期

2026-08-25

VikingDB生物医药分子检索：支持批量分子向量检索

[1] 一句话结论 #

[2] 适用场景与不适用场景 #

适用场景

不适用场景

[3] 前置准备 #

[4] 分步实现 #