使用 Timescale Vector 实现高效的 AI 应用向量数据库

技术背景介绍

在当今的 AI 应用中，处理和存储大量的向量嵌入是一个普遍的需求。Timescale Vector 是一个基于 PostgreSQL 的向量数据库，特别适用于需要大规模处理向量数据的 AI 应用。通过增强 pgvector 和采用 DiskANN 灵感的索引算法，Timescale Vector 提供了对 1 亿以上向量的快速和准确的相似性搜索。

核心原理解析

Timescale Vector 支持时间分区和索引，能够进行快速的基于时间的向量搜索。它提供了一个简单的 SQL 界面，可以轻松地在向量嵌入和关系数据之间进行查询。Timescale Vector 依托于 PostgreSQL 的坚实基础，具备企业级特性，如流式备份、复制、高可用性和行级安全性。

代码实现演示

以下是一个使用 Timescale Vector 执行相似性搜索的简单示例代码，该示例使用 OpenAI 的嵌入进行嵌入计算，利用 Timescale Vector 的 API 存储和查询向量数据。

import os
import openai
from langchain_community.vectorstores.timescalevector import TimescaleVector
from langchain_openai import