利用SQL-PGVector在PostgreSQL中实现语义搜索与RAG的融合

最新推荐文章于 2025-12-18 18:23:53 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-18 18:23:53 发布 · 448 阅读

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#sql #postgresql #数据库 #python

技术背景介绍

在大数据驱动的时代，传统的关键词搜索已经难以满足复杂的查询需求。语义搜索通过理解语义上下文，能够提供更精准的搜索结果。结合PostgreSQL数据库和pgvector扩展，可以轻松实现将语义搜索融入数据库系统中，从而提高数据检索的效率和准确性。此外，通过RAG（Retrieval-Augmented Generation）进一步增强信息检索能力，能够提供基于内容生成的丰富答案。

核心原理解析

pgvector是一个PostgreSQL的扩展，用于高效存储和检索向量数据。这对于语义搜索非常重要，因为语义理解常常需要将文本数据转换为向量。配合RAG的使用，您可以通过从数据库中检索相关数据并生成丰富的响应内容。

代码实现演示

下面我们展示如何在PostgreSQL环境中配置pgvector和进行语义搜索。

环境配置

首先，确保你有一个PostgreSQL实例。可以通过Docker快速搭建：

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

PostgreSQL数据库设置

启用pgvector扩展并进行必要配置：

使用pgvector扩展。
为需要进行语义搜索的列生成嵌入向量。
将嵌入向量存储在辅助表中以便快速检索。

项目使用说明

确保安装LangChain CLI，因为它用于创建和管理项目：

pip install -U langchain-cli

创建或扩展项目以添加sql-pgvector支持：

langchain app new my-app --package sql-pgvector

在你的项目中添加如下代码以启用语义搜索功能：

from sql_pgvector import chain as sql_pgvector_chain

add_routes(app, sql_pgvector_chain, path="/sql-pgvector")

运行和测试

部署LangServe并启动服务：

langchain serve

访问本地的FastAPI应用，查看和测试语义搜索模板。

应用场景分析

这种集成非常适合需要复杂搜索需求的应用，例如客户支持系统中的FAQ建议、电商网站的商品推荐等。借助pgvector，数据库中的文本数据可以通过向量实现高效检索，从而增强用户体验。

实践建议

在进行嵌入向量生成时，尽量使用高质量的LLM和模型，以提高向量的语义表示能力。
定期更新数据中的嵌入向量，以适应数据集和模型的变化。
利用LangSmith进行开发过程中的跟踪和监控，以便更好地调试和优化应用。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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