引言
在大数据和AI的时代，数据的时效性和关联性变得尤为重要。在处理新闻文章、博客、社交媒体帖子和变更日志等数据时，常常需要同时考虑时间和相似度。本文将探讨如何利用Timescale Vector增强Langchain进行混合搜索，实现对具有时间组件数据的高效查询。
Timescale Vector简介
Timescale Vector是为AI应用而设计的PostgreSQL增强版。它提供了一种高效存储和查询数十亿向量嵌入的方式，特别适合需要时间序列分析的场景：
- 增强pgvector：通过DiskANN启发的索引算法，实现对10亿+向量的更快、更准确的相似度搜索。
- 快速时间序列向量搜索：通过自动时间分区和索引，实现快速时间序列搜索。
- SQL接口：提供熟悉的SQL接口以查询向量嵌入和关系数据。
Timescale Vector获取方式
Timescale Vector可在Timescale云平台上使用。LangChain用户可申请90天免费试用。要开始使用，请注册Timescale，创建新数据库，并参考相关安装说明。
环境设置
确保设置TIMESCALES_SERVICE_URL以使用Timescale Vector。注册可获取试用账号。如需加载示例数据集，设置LOAD_SAMPLE_DATA=1。设置OPENAI_API_KEY访问OpenAI模型。
使用方法
首先，确保安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建新LangChain项目并安装该包：
langchain app new my-app --package rag-timescale-hybrid-search-time
或在现有项目中添加：
langchain app add rag-timescale-hybrid-search-time
在server.py中添加以下代码：
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")
代码示例
以下是一个使用Timescale Vector进行混合搜索的代码示例：
from langserve.client import RemoteRunnable
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
-
网络访问问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务。
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数据加载错误：确保数据格式符合
chain.py中指定的格式。
总结和进一步学习资源
本文探讨了使用Timescale Vector结合Langchain实现混合搜索的方法。通过这一技术，开发者能够高效查询在时间和相似度上相关的数据。
进一步学习资源：
参考资料
- Timescale官方文档
- LangChain安装和使用指南
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