使用Timescale Vector和LangChain实现混合搜索RAG

最新推荐文章于 2025-11-30 18:24:05 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-30 18:24:05 发布 · 278 阅读

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#langchain #人工智能 #python

技术背景介绍

在处理大量具有时间属性的数据时，比如新闻文章、博客文章、社交媒体帖子等，将相似性与时间结合的搜索方式尤为重要。通过采用混合算法进行相似性和时间的检索，我们能在大规模数据中快速定位符合条件的信息。Timescale Vector 提供了一种高效的存储和查询方式，特别适合AI应用场景，能在PostgreSQL上实现高效的向量嵌入搜索。

核心原理解析

Timescale Vector 是基于 PostgreSQL 扩展的工具，通过自动表分区和索引算法支持数以十亿计的向量嵌入的时间和相似性搜索。它利用DiskANN的索引技术，增强了向量相似性搜索的速度和准确性。通过与 LangChain 的自查询检索器结合，系统能智能地从用户查询中推断出时间范围和其他搜索条件。这种能力使它能处理复杂的多维度查询需求。

代码实现演示(重点)

为了实现这种功能，我们使用LangChain结合Timescale Vector。以下是一个示例代码，展示了如何配置和运行一个简单的应用：

from langserve.client import RemoteRunnable
from rag_timescale_hybrid_search.chain import chain as rag_timescale_hybrid_search_chain

# 环境变量设置（确保在shell环境中配置这些变量）
import os
os.environ['TIMESCALES_SERVICE_URL'] = 'your-timescale-service-url'
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'your-openai-api-key'
os.environ['LANGCHAIN_API_KEY'] = 'your-langchain-api-key'
os.environ['LANGCHAIN_PROJECT'] = 'your-project-name'  # 选择或创建一个项目

# 使用LangChain CLI进行项目设置
!pip install -U langchain-cli
!langchain app new my-app --package rag-timescale-hybrid-search-time

# 将RAG与Timescale结合的搜索逻辑添加到你的应用中
add_routes(app, rag_timescale_hybrid_search_chain, path="/rag-timescale-hybrid-search")

# 运行LangServe实例
!langchain serve

# 远程运行示例代码
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-timescale-hybrid-search")
# 可以用这个runnable对象与服务进行交互

应用场景分析

这种技术组合特别适用于以下场景：

新闻检索：在新闻数据中，以时间和内容相关性为基础进行精准搜索。
社交媒体分析：根据时间和话题相似性来分析社交媒体的趋势。
技术文档：快速找到特定时间段内发布的相关技术更新。
变更日志管理：在大规模日志数据中检索特定时间段的变更记录。

实践建议

数据准备：确保数据中时间戳和相似性数据（例如嵌入向量）准确无误。
环境配置：在使用前，确保所有的环境变量和依赖项正确设置。
性能优化：利用Timescale的自动分区和LangChain的优化功能，提高查询效率。
安全性：利用Timescale Vector的企业级安全特性，确保数据在传输和存储中的安全。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。
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