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

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#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

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