使用AlloyDB for PostgreSQL存储向量嵌入的实战指南

技术背景介绍

AlloyDB是Google推出的一款托管关系型数据库服务，完全兼容PostgreSQL。它专为需要高性能、无缝集成和优秀可扩展性的应用程序而设计。通过AlloyDB的Langchain集成，您可以将AI体验融入数据库应用中。本指南将展示如何使用AlloyDB for PostgreSQL和AlloyDBVectorStore类存储向量嵌入。

核心原理解析

AlloyDBVectorStore是一种支持向量存储的数据库容器。它结合LangChain框架，可以有效地处理和存储向量嵌入。借助于AlloyDB和LangChain的强大工具，开发者可以快速创建具备AI功能的应用程序。

代码实现演示

在这个部分，我们将逐步实现如何使用AlloyDB for PostgreSQL来存储和检索向量嵌入。

1. 环境准备

首先，需要安装相关库：

%pip install --upgrade --quiet langchain-google-alloydb-pg langchain-google-vertexai

2. 配置和连接

确保您已经创建了Google Cloud项目并启用了AlloyDB API。同时，创建AlloyDB集群和实例。

from google.colab import auth
auth.authenticate_user()

PROJECT_ID = "my-project-id"
!gcloud config set project {PROJECT_ID}

REGION = "us-central1"
CLUSTER = "my-cluster"
INSTANCE = "my-primary"
DATABASE = "my-database"
TABLE_NAME = "vector_store"

3. 建立数据库连接

建立连接池配置：

from langchain_google_alloydb_pg import AlloyDBEngine

engine = await AlloyDBEngine.afrom_instance(
    project_id=PROJECT_ID,
    region=REGION,
    cluster=CLUSTER,
    instance=INSTANCE,
    database=DATABASE,
)

4. 初始化向量存储表

通过以下方法创建表：

await engine.ainit_vectorstore_table(
    table_name=TABLE_NAME,
    vector_size=768,  # 适用于VertexAI模型
)

5. 创建嵌入服务

初始化嵌入模型：

from langchain_google_vertexai import VertexAIEmbeddings

embedding = VertexAIEmbeddings(
    model_name="textembedding-gecko@latest", 
    project=PROJECT_ID
)

6. 初始化向量存储类

结合引擎和嵌入服务：

from langchain_google_alloydb_pg import AlloyDBVectorStore

store = await AlloyDBVectorStore.create(
    engine=engine,
    table_name=TABLE_NAME,
    embedding_service=embedding,
)

7. 增加和检索文本

添加文本到数据库中并检索：

import uuid

all_texts = ["Apples and oranges", "Cars and airplanes", "Pineapple", "Train", "Banana"]
metadatas = [{"len": len(t)} for t in all_texts]
ids = [str(uuid.uuid4()) for _ in all_texts]

await store.aadd_texts(all_texts, metadatas=metadatas, ids=ids)

query = "I'd like a fruit."
docs = await store.asimilarity_search(query)
print(docs)

8. 优化和扩展

通过向量索引优化搜索效率：

from langchain_google_alloydb_pg.indexes import IVFFlatIndex

index = IVFFlatIndex()
await store.aapply_vector_index(index)

应用场景分析

AlloyDB的强大功能适用于需要高效处理和存储大量向量数据的AI应用场景，如智能推荐系统、自然语言处理应用和复杂的搜索引擎。

实践建议

确保在生产环境中启用角色和权限管理，以安全地访问数据库。
使用异步API可以提高应用的响应速度和并发能力。
考虑结合其他AI工具和库，扩展应用的功能和场景。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。
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