探索PGVector：在LangChain中利用PostgreSQL进行高效向量存储

最新推荐文章于 2025-11-16 20:03:53 发布

原创

最新推荐文章于 2025-11-16 20:03:53 发布 · 680 阅读

5 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#langchain #postgresql #数据库 #python

引言

随着自然语言处理和机器学习的发展，向量表示已经成为处理文本数据的核心技术。PGVector是一种利用PostgreSQL数据库的向量存储解决方案，可用于语义搜索和示例选择。本文将详细介绍如何在LangChain中设置和使用PGVector。

主要内容

安装与设置

要使用PGVector，首先需要安装相应的Python包和设置数据库。

安装

可以通过pip进行安装：

pip install pgvector

设置数据库

接下来，您需要创建一个带有pgvector扩展的PostgreSQL数据库。最简单的方法是使用Docker镜像：

使用Docker创建PostgreSQL实例。
在PostgreSQL实例中安装pgvector扩展。

详细步骤可以参考 PGVector Installation Steps。

PGVector包装器

PGVector为Postgres向量数据库提供了一个包装器，使其能够用作向量存储。无论是语义搜索还是示例选择，均可通过以下方式导入该向量存储：

from langchain_community.vectorstores

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

rtykjhg

关注关注

10
点赞
踩
5

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

LangChain × PGVector：手把手教你搭建智能向量数据库

举世誉之而不加劝，举世非之而不加沮，定乎内外之分，辩乎荣辱之境，斯已矣。

06-11

994

本文将展示如何使用 LangChain + PGVector 搭建智能向量数据库。

探索PGVector：在LangChain中轻松使用向量数据库

akhfuiigabv的博客

11-28

550

通过本次学习，您应该能够在LangChain中自信地使用PGVector进行向量数据的存储和检索。想要深入学习，您可以查阅PGVector官方文档，以及LangChain使用指南。这些资源将为您提供更详细的使用案例和技术说明。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

（五）Langchain PGVector 补充智能客服匹配式问答

西风瘦马

06-05

4387

本项目实现原理如下图所示，过程包括加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的top k个 -> 匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到prompt中 -> 提交给LLM生成回答。先让用户的问题，匹配问答中的问题（多问一答），相同的问题意图需要泛化，如果问题相识度满足一定的阈值，则返回问题对应的答案，如果不满足相关度阈值，则把问题提交给文档问答库（适合有一定的业务文档积累场景）作为兜底，同样的也需要满足一定的相关度top k。

LangChain4j 集成向量存储（PosterSQL + PGVector 、RedisEmbeddingStore）完成RAG检索

最新发布

2301_80100192的博客

11-16

1039

本文介绍了LangChain4j中两种向量存储方案，重点阐述了PostgreSQL + PGVector的实现方法。该方案支持高维向量存储，优化索引结构，适合语义搜索和RAG应用。文章详细说明了PGVector的Maven依赖、API接口(PgVectorEmbeddingStore)及配置方法，包括参数说明（如主机、端口、表名等）和元数据处理配置。同时提供了文档分割器和查询器的集成代码示例，帮助开发者快速实现向量存储功能。

深入探索LangChain中的PGVector：安装与使用指南

adfyvatbia的博客

10-11

715

PGVector作为Postgres的一个强大扩展，为向量数据的存储和查询提供了高效解决方案。通过与LangChain集成，你可以轻松实现语义搜索或其他AI相关任务。PGVector官方文档LangChain官方文档。

LangChain + PostgreSQL 实现向量数据库与 RAG 搜索

weixin_43825008的博客

03-27

2164

通过本教程，你可以快速实现一个基于 LangChain 和 PostgreSQL 的 RAG 搜索系统，使用向量数据库存储并检索文档的嵌入数据。你可以根据实际需求进一步扩展和优化此系统，提升其查询能力和处理效率。

探索PGVector：在LangChain中如何使用Postgres向量生态系统

tt_jishu的博客

09-19

651

本文介绍了如何在LangChain中使用PGVector进行向量存储。通过安装和设置，以及代码示例，我们希望帮助你更好地理解和应用这一技术。LangChain官方文档。

驾驭PGVector：在LangChain中使用Postgres向量数据库的指南

mmlihaio的博客

12-20

615

PGVector是一个强大且灵活的工具，适用于需要高效向量运算的应用场景。通过集成LangChain，你可以在语义搜索等任务中充分利用其能力。- 获取最新的源码和文档LangChain 文档- 了解更多关于集成的细节PostgreSQL 文档- 探索如何优化数据库性能。

探索PGVector：利用PostgreSQL进行高效向量存储

sjufgwgfhoia的博客

12-04

508

PGVector为从事向量数据存储的开发者提供了便捷的解决方案。通过与LangChain整合，开发者可以更高效地实现复杂的信息检索任务。有关PGVector的更多详细信息可以阅读官方文档和LangChain的使用手册。

Langchain教程 | langchain+OpenAI+PostgreSQL（PGVector）实现全链路教程，简单易懂入门

HRG520JN的博客

04-01

3808

在阅读本文前，建议要有一定的langchain基础，以及langchain中document loader和text spliter有相关的认知，不然会比较难理解文本内容。是一个开源向量相似性搜索Postgres它支持:- 精确和近似最近邻搜索- L2距离，内积和余弦距离。

探索PGVector：基于Postgres的LangChain向量存储解决方案

mmlihaio的博客

12-20

389

PGVector是LangChain的一个库，采用Postgres作为底层存储，并使用pgvector扩展来实现向量存储。它支持多种嵌入向量生成器（如OpenAI、HuggingFace），并具有灵活的文档管理和查询功能。PGVector是一个强大的工具，可以有效地管理和查询向量数据。PGVector API参考LangChain官方文档。

[用LangChain和PGVector实现高效向量存储的实用指南]

ahdfwcevnhrtds的博客

10-16

474

PGVector为Postgres数据库提供了强大的向量存储能力，结合LangChain可以实现高效的AI应用开发。LangChain官方文档PGVector GitHub仓库。

使用PGVector实现LangChain的向量存储：全面指南

akhfuiigabv的博客

10-10

570

本文介绍了使用 PGVector 进行向量存储的基本方法及其设置步骤。PGVector API 参考向量存储概念指南如何指南：向量存储。

PostgreSQL - pgvector 插件构建向量数据库并进行相似度查询

花千树的专栏

09-19

7205

在现代的机器学习和人工智能应用中，向量相似度检索是一个非常重要的技术，尤其是在文本、图像或其他类型的嵌入向量的操作中。本文将介绍如何在 PostgreSQL 中安装pgvector插件，用于存储和检索向量数据，并展示如何通过 Python 脚本向数据库插入向量并执行相似度查询。

向量数据库：PGVector 为AI知识库做准备

万人敌

10-28

826

说明：允许网段 192.168.56.0 上的所有主机使用所有合法的数据库用户名访问数据库，并提供加密的密码验证。在该配置文件的 host all all 127.0.0.1/32 trust 行下添加以下配置，或者直接修改该行。listen_addresses = '*' #前面的注释#去掉，并把'localhost'该为 *;数字24是子网掩码，表示允许192.168.56.0 到 192.168.56.255的计算机访问。如果限制某些ip的访问，可以将配置0.0.0.0设定为特定的IP值。

pgvector项目Docker镜像构建问题解析与解决方案

gitblog_00426的博客

09-11

279

在使用pgvector项目构建Docker镜像时，开发者可能会遇到"make: *** No rule to make target 'clean'. Stop."的错误提示。这个问题通常发生在直接下载Dockerfile而不获取完整项目源代码的情况下。 ## 问题本质这个错误表明make工具无法找到clean目标，其根本原因是构建环境缺少必要的pgvector源代码文件。pgvector作...

pgvector项目Docker镜像使用注意事项解析

gitblog_01034的博客

09-11

333

在使用pgvector项目的Docker镜像时，开发者可能会遇到一个常见问题：直接使用`docker pull pgvector/pgvector`命令会报错，提示找不到`latest`标签。这是因为pgvector项目在设计Docker镜像分发策略时，采用了基于PostgreSQL主版本号的标签体系，而非默认的latest标签。 pgvector作为PostgreSQL的向量相似度搜索扩展，其...

如何在LangChain中使用PGVector扩展Postgres作为向量存储

qahaj的博客

02-19

749

在现代自然语言处理（NLP）应用中，向量存储（vectorstore）是一个关键组件，它可以有效地存储和检索文本向量。LangChain是一个强大的工具，它提供了一些优秀的向量存储抽象。在这篇文章中，我们将介绍如何使用包，通过 Postgres 的pgvector扩展实现向量存储。

LangChain+通义千问+AnalyticDB向量引擎保姆级教程

IT界那些事儿

10-12

6556

本文以构建AIGC落地应用ChatBot和构建AI Agent为例，从代码级别详细分享AI框架LangChain、阿里云通义大模型和AnalyticDB向量引擎的开发经验和最佳实践，给大家快速落地AIGC应用提供参考。

pgvector langchain

01-07

### 结合使用 pgvector 和 LangChain 开发为了在项目中结合 `pgvector` 和 `LangChain` 进行开发，可以遵循以下指南： #### 安装依赖库确保安装必要的 Python 包来支持 `pgvector` 和 `LangChain` 的功能。 ```bash pip install langchain-community psycopg2-binary pgvector ``` #### 初始化数据库并加载扩展设置 PostgreSQL 数据库环境，并启用 `pgvector` 扩展以便能够存储向量数据结构。 ```sql CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector; ``` #### 配置连接参数定义用于访问 Postgres 实例的配置选项。这通常涉及指定主机名、端口、用户名和其他认证细节。 ```python from langchain_community.vectorstores.pgvector import PGVector db_config = { "host": "localhost", "port": 5432, "database": "my_database", "user": "postgres", "password": "secure_password" } ``` #### 创建 VectorStore 对象实例化利用上述配置创建一个新的 `PGVector` 存储对象，它允许应用程序通过 API 调用来管理嵌入式表示形式。 ```python store = PGVector.from_existing_index( embedding=embedding_function, collection_name="documents", connection=db_config ) ``` #### 构建检索增强生成 (RAG) 流程构建一个基于文档检索的工作流，其中查询被转换成向量并通过相似度匹配找到最接近的结果集；之后这些片段可用于上下文感知的回答生成过程。 ```python query_vector = get_embedding(query_text) retrieved_docs = store.similarity_search_with_score( query=query_vector, k=top_k_results ) for doc, score in retrieved_docs: print(f"Score: {score}, Content: {doc.page_content}") ``` 此流程展示了如何将自然语言处理技术同关系型数据库相结合，从而实现高效的语义级信息检索服务[^1]。