[实现智能搜索：使用Supabase和RAG技术的实用指南]

tangtang123
144 阅读2分钟

引言

在数据驱动的时代，如何快速、高效地从海量数据中提取有价值的信息是一个非常重要的问题。本文将介绍一种结合Supabase和RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术的解决方案，帮助您构建智能搜索系统。无论您是初学者还是专业开发者，本指南都将为您提供有用的知识和实用技能。

主要内容

Supabase简介

Supabase是一个开源的Firebase替代方案，建立在PostgreSQL之上，能够存储和处理嵌入向量。通过使用pgvector扩展，您可以在数据库中实现高效的向量存储和搜索。

环境设置

首先，您需要设置环境变量以访问所需的API服务：

export SUPABASE_URL=<your-supabase-url>
export SUPABASE_SERVICE_KEY=<your-supabase-service-key>
export OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key>

Supabase数据库设置

接下来，您需要设置Supabase数据库，以支持RAG的实现。以下是创建和配置数据库的步骤：

  1. 前往 database.new 创建Supabase数据库。
  2. 在Studio中，进入SQL编辑器，并运行以下脚本：
-- Enable the pgvector extension to work with embedding vectors
create extension if not exists vector;

-- Create a table to store your documents
create table
  documents (
    id uuid primary key,
    content text, -- corresponds to Document.pageContent
    metadata jsonb, -- corresponds to Document.metadata
    embedding vector (1536) -- 1536 works for OpenAI embeddings, change as needed
  );

-- Create a function to search for documents
create function match_documents (
  query_embedding vector (1536),
  filter jsonb default '{}'
) returns table (
  id uuid,
  content text,
  metadata jsonb,
  similarity float
) language plpgsql as $$
#variable_conflict use_column
begin
  return query
  select
    id,
    content,
    metadata,
    1 - (documents.embedding <=> query_embedding) as similarity
  from documents
  where metadata @> filter
  order by documents.embedding <=> query_embedding;
end;
$$;

使用LangChain

安装LangChain CLI工具，并添加RAG-Supabase链到您的项目：

pip install -U langchain-cli
langchain app new my-app --package rag-supabase

在您的server.py文件中添加以下代码：

from rag_supabase.chain import chain as rag_supabase_chain

add_routes(app, rag_supabase_chain, path="/rag-supabase")

代码示例

这是一个完整的代码示例，展示如何使用Supabase和RAG：

from langserve.client import RemoteRunnable

# 初始化远程可运行实例
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-supabase")

# 使用API代理服务提高访问稳定性
response = runnable.run(input_data="Your query here")  # 进行查询
print(response)  # 输出结果

常见问题和解决方案

  1. 访问问题：某些地区可能会遇到访问API受限的问题。建议使用API代理服务来提高访问的稳定性。
  2. 环境变量配置问题：确保所有必要的环境变量都已正确设置，尤其是API密钥。

总结和进一步学习资源

通过本文的讲解，您应该已经掌握了结合Supabase和RAG技术创建智能搜索系统的基本步骤。有关更多信息，您可以查看以下资源：

参考资料

  • Supabase API Documentation
  • OpenAI API References
  • LangChain Documentation

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