使用sql-pgvector在PostgreSQL中实现语义搜索与RAG

最新推荐文章于 2025-08-26 08:43:30 发布

原创最新推荐文章于 2025-08-26 08:43:30 发布 · 325 阅读

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## 技术背景介绍

在现代数据管理中，语义搜索和生成增强搜索（RAG）逐渐成为不可或缺的工具。它们能够帮助开发者快速从数据库中获取智能化信息。通过结合PostgreSQL和`pgvector`扩展，用户可以在SQL查询中实现先进的语义搜索功能。

## 核心原理解析

`pgvector`扩展为PostgreSQL数据库增加了向量化能力，使得我们可以将文本嵌入存储为向量，并进行相似性搜索。结合RAG技术，我们可以检索并生成丰富的答案。

## 代码实现演示

首先，确保您的环境变量已配置好以访问数据库和OpenAI API：

```bash
export POSTGRES_USER=postgres
export POSTGRES_PASSWORD=test
export POSTGRES_DB=vectordb
export POSTGRES_HOST=localhost
export POSTGRES_PORT=5432
export OPENAI_API_KEY=your-api-key

如果您没有PostgreSQL实例，可以使用以下Docker命令启动：

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

确保数据库中已启用pgvector扩展，并执行以下操作以准备语义搜索：

-- 为目标列创建嵌入
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;
SELECT your_column FROM your_table WHERE id = some_id;
-- 使用OpenAI API生成嵌入并存储于数据库中（伪码示例）
INSERT INTO your_vectors_table (vector) VALUES (generated_embedding);

接下来，在您的Python项目中进行配置并使用sql-pgvector：

from sql_pgvector import chain as sql_pgvector_chain

# 将链路添加到FastAPI应用
add_routes(app, sql_pgvector_chain, path="/sql-pgvector")

运行LangServe实例以启动服务：

langchain serve

应用场景分析

利用sql-pgvector进行语义搜索可以显著提升数据检索的效率和准确性，适用于智能客服、内容推荐和数据分析等场景。

实践建议

优化向量存储：在存储向量时，考虑使用压缩算法以减少存储空间。
定期更新嵌入：确保最新数据的嵌入及时更新，以保持搜索的准确性。
安全性措施：保护API密钥及数据库连接信息，避免泄露。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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