使用SQL-PGVector进行PostgreSQL与语义搜索/RAG的结合

在现代数据密集型应用中，语义搜索和检索增强生成（RAG）技术越来越受欢迎。通过结合PostgreSQL和pgvector扩展，我们可以实现高效的语义搜索。本文将深入探讨如何配置和使用SQL-PGVector，实现强大的数据查询能力。

技术背景介绍

PostgreSQL是一个功能强大的开源关系数据库，在处理结构化数据方面具备优势。为了增强其在非结构化数据处理中的能力，我们可以使用pgvector扩展，该扩展支持向量数据的存储和操作。这为语义搜索和RAG等应用提供了强大的支持。

核心原理解析

pgvector扩展通过允许PostgreSQL存储并操作向量数据，使数据库能够使用语义查询方法。这包括三个基本步骤：

1. 查询唯一列值：从目标列中提取唯一的值。
2. 生成嵌入：为这些值生成嵌入向量。
3. 存储嵌入：将生成的嵌入存储在一个独立的列或辅助表中，以便于快速检索。

代码实现演示

下面我们展示如何使用pgvector进行语义搜索的具体步骤。

环境设置

首先，确保您的环境变量已正确配置：

export POSTGRES_USER=postgres
export POSTGRES_PASSWORD=test
export POSTGRES_DB=vectordb
export POSTGRES_HOST=localhost
export POSTGRES_PORT=5432

如果没有现成的PostgreSQL实例，可以通过Docker快速启动一个：

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

然后，安装LangChain CLI用于项目管理：

pip install -U langchain-cli

PostgreSQL数据库设置

确保pgvector扩展已启用，然后进行数据库初始化以支持语义搜索。这个过程可在RAG Empowered SQL Cookbook中找到指南。

使用示例

新建LangChain项目并添加SQL-PGVector作为依赖：

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

在server.py文件中添加以下代码以配置路由：

from sql_pgvector import chain as sql_pgvector_chain

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

启动本地FastAPI应用：

langchain serve

应用将运行在http://localhost:8000，并且您可以通过浏览http://127.0.0.1:8000/docs查看所有API模板。

应用场景分析

通过SQL-PGVector，您可以在需要语义搜索功能的数据密集型应用中，诸如推荐系统、文档检索等场景中发挥其优势。其高效的向量存储及检索能力大大提升了查询效率和准确性。

实践建议

• 在生成嵌入模型时，建议使用高效的嵌入生成算法，以提高向量检索的速度。
• 定期更新向量数据，以确保查询结果的准确性和实时性。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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