引言
在当今数据驱动的世界中，许多数据如新闻文章、社交媒体发布、更新日志等，具有强烈的时间特征。进行此类数据检索时，结合相似性和时间的混合搜索成为一种强大工具。本文将介绍如何使用Timescale Vector和Langchain的自我查询检索器，进行有效的混合搜索。
主要内容
什么是Timescale Vector？
Timescale Vector是面向AI应用的PostgreSQL增强版。它可以高效存储和查询数十亿的向量嵌入，支持通过DiskANN启发的索引算法进行快速相似性搜索。此外，通过自动的时间分区和索引，Timescale Vector能够进行快速的基于时间的向量搜索。
为什么使用Timescale Vector进行混合搜索？
- 性能优势：通过自动表分区隔离特定时间范围的数据。
- 熟悉的接口：提供SQL接口来查询向量嵌入和关系数据。
- 易于扩展：从概念验证到生产环境的无缝过渡。
- 企业级功能：包括流备份、复制、高可用性和行级安全性。
如何访问Timescale Vector？
Timescale Vector目前可以在Timescale云平台上使用，用户可以申请LangChain的90天免费试用。
环境设置
请确保已设置TIMESCALES_SERVICE_URL，并注册90天的试用。
-
安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli -
创建新的LangChain项目并添加包：
langchain app new my-app --package rag-timescale-hybrid-search-time
代码示例
以下是使用Timescale Vector的简单代码示例：
from rag_timescale_hybrid_search.chain import chain as rag_timescale_hybrid_search_chain
from langserve.client import RemoteRunnable
# 配置Langchain应用
add_routes(app, rag_timescale_hybrid_search_chain, path="/rag-timescale-hybrid-search")
# 使用RemoteRunnable访问模板
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-timescale-hybrid-search") # 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
- 网络访问限制：在某些地区，访问Timescale可能受到限制，建议使用API代理服务以提高访问稳定性。
- 数据集加载问题：请确保在
chain.py的DATASET SPECIFIC CODE部分正确修改代码以加载自定义数据集。
总结和进一步学习资源
使用Timescale Vector进行时间与相似性混合搜索为数据检索提供了强大的工具。建议阅读以下资源以获取更多信息：
参考资料
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