使用 pgvector 实现 PostgreSQL 语义搜索和 RAG：完整指南

使用 pgvector 实现 PostgreSQL 语义搜索和 RAG：完整指南

1. 引言

在当今的数据驱动世界中，能够高效地搜索和检索相关信息变得越来越重要。传统的关系型数据库虽然在结构化数据管理方面表现出色，但在处理非结构化数据和语义搜索时往往力不从心。本文将介绍如何使用 pgvector 扩展来增强 PostgreSQL 数据库，实现语义搜索和检索增强生成（RAG）功能，从而大大提升数据检索的效率和准确性。

2. pgvector 简介

pgvector 是一个强大的 PostgreSQL 扩展，它为 PostgreSQL 数据库添加了向量相似性搜索功能。这使得我们可以在关系型数据库中执行语义搜索，将结构化数据查询与非结构化数据的语义理解相结合。

2.1 pgvector 的主要特性

• 支持高维向量存储
• 提供多种向量索引方法，如 HNSW（Hierarchical Navigable Small World）
• 允许基于余弦相似度、欧几里得距离等的相似性搜索
• 与 PostgreSQL 的 SQL 查询无缝集成

3. 环境设置

在开始使用 pgvector 之前，我们需要先设置好环境。以下是步骤：

3.1 PostgreSQL 安装

如果你还没有 PostgreSQL 实例，可以使用 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

后续启动可以使用：

docker start some-postgres

3.2 环境变量配置

设置以下环境变量（括号内为默认值）：

• POSTGRES_USER (postgres)
• POSTGRES_PASSWORD (test)
• POSTGRES_DB (vectordb)
• POSTGRES_HOST (localhost)
• POSTGRES_PORT (5432)

3.3 OpenAI API 配置

如果你使用 ChatOpenAI 作为 LLM，确保设置了 OPENAI_API_KEY 环境变量。

export OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

使用API代理服务提高访问稳定性</