探索Supabase与Postgres：创建高效的AI应用程序引言 Supabase 是一个开源的 Firebase 替

引言

Supabase 是一个开源的 Firebase 替代品，构建在 PostgreSQL 之上，提供了强大的 SQL 查询能力和简单的接口来集成现有的工具和框架。在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用 Supabase 和 pgvector 来开发 AI 应用程序，通过示例展示如何存储、索引和查询向量嵌入。

主要内容

设置 Supabase 数据库

首先，访问 database.new 设置您的 Supabase 数据库。在 Supabase Studio 中，导航到 SQL 编辑器并运行以下脚本来启用 pgvector，并设置您的数据库作为向量存储：

-- 启用 pgvector 扩展来支持嵌入向量
create extension if not exists vector;

-- 创建存储文档的表
create table documents (
  id uuid primary key,
  content text, -- 对应 Document.pageContent
  metadata jsonb, -- 对应 Document.metadata
  embedding vector (1536) -- 1536 适用于 OpenAI 嵌入，必要时更改
);

-- 创建搜索文档的函数
create function match_documents (
  query_embedding vector (1536),
  filter jsonb default '{}'
) returns table (
  id uuid,
  content text,
  metadata jsonb,
  similarity float
) language plpgsql as $$
#variable_conflict use_column
begin
  return query
  select
    id,
    content,
    metadata,
    1 - (documents.embedding <=> query_embedding) as similarity
  from documents
  where metadata @> filter
  order by documents.embedding <=> query_embedding;
end;
$$;

创建 Supabase 向量存储

接下来，我们创建一个 Supabase 向量存储并用一些示例数据进行填充。

确保安装最新版本的 langchain 并支持 openai：

%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-openai tiktoken

加载示例文档

from langchain_community.vectorstores import SupabaseVectorStore
from langchain_core.documents import Document
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from supabase.client import Client, create_client

supabase_url = os.environ.get("SUPABASE_URL")
supabase_key = os.environ.get("SUPABASE_SERVICE_KEY")
supabase: Client = create_client(supabase_url, supabase_key)

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"},
    ),
    # 更多文档...
]

vectorstore = SupabaseVectorStore.from_documents(
    docs,
    embeddings,
    client=supabase,
    table_name="documents",
    query_name="match_documents",
)

常见问题和解决方案

网络访问问题

由于某些地区的网络限制，开发者在使用 API 时可能需要使用 API 代理服务来提高访问稳定性。

# 使用API代理服务提高访问稳定性

API 密钥管理

将 Supabase 和 OpenAI 的 API 密钥保存在 .env 文件中可以提高安全性。使用 dotenv 包来加载环境变量：

%pip install --upgrade --quiet python-dotenv

from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()

总结和进一步学习资源

Supabase 是一个强大的工具，能够帮助开发者轻松地使用 Postgres 构建 AI 应用程序。了解更多关于 Supabase 的信息，可以访问其官方文档和 GitHub 仓库。

参考资料

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