# 引言
在现代AI应用中，向量存储是处理海量嵌入数据的关键组件。本文将介绍如何使用LangChain集成包`langchain_postgres`及`pgvector`扩展，在Postgres中实现高效的向量存储。我们将详细介绍安装、配置和使用方法，并探讨实现过程中可能遇到的挑战与解决方案。
# 主要内容
## PGVector简介
`langchain_postgres`是一个允许你在Postgres中使用向量存储的集成包，利用`pgvector`扩展来支持高效的向量运算。它具备以下特点：
- 使用`psycopg3`驱动连接数据库
- 支持用户指定ID的文档存储
- 提供丰富的查询过滤功能
## 设置与安装
首先，安装`langchain_postgres`包：
```bash
pip install -qU langchain_postgres
启动一个带有pgvector扩展的Postgres容器：
docker run --name pgvector-container -e POSTGRES_USER=langchain -e POSTGRES_PASSWORD=langchain -e POSTGRES_DB=langchain -p 6024:5432 -d pgvector/pgvector:pg16
配置连接
from langchain_core.documents import Document
from langchain_postgres import PGVector
connection = "postgresql+psycopg://langchain:langchain@localhost:6024/langchain" # 使用API代理服务提高访问稳定性
collection_name = "my_docs"
vector_store = PGVector(
embeddings=OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-large"),
collection_name=collection_name,
connection=connection,
use_jsonb=True,
)
向量存储操作
添加文档
docs = [
Document(page_content="there are cats in the pond", metadata={"id": 1, "location": "pond", "topic": "animals"}),
# 更多文档...
]
vector_store.add_documents(docs, ids=[doc.metadata["id"] for doc in docs])
查询文档
results = vector_store.similarity_search("kitty", k=10, filter={"id": {"$in": [1, 5, 2, 9]}})
for doc in results:
print(f"* {doc.page_content} [{doc.metadata}]")
常见问题和解决方案
- 数据迁移问题: 目前该实现不支持简便的数据迁移，因此在模式变更时需手动重建表并重新添加文档。如果这是个问题，建议考虑其他向量存储方案。
- 网络访问限制: 由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问的稳定性。
总结和进一步学习资源
PGVector为在Postgres中实现LangChain向量存储提供了一种高效的解决方案。其灵活的配置和丰富的查询功能，使其成为处理海量嵌入数据的理想工具。
进一步学习：
参考资料
- LangChain与pgvector官方文档
- 向量存储概念指南
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
