探索RAG与Timescale Vector：实现强大且高效的时间和相似度混合搜索

LangChain项目创建与常见问题解决

最新推荐文章于 2025-11-29 16:24:14 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-29 16:24:14 发布 · 181 阅读

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#python

# 引言
在人工智能应用中，时间和相似度的结合搜索是常见需求之一，例如筛选特定时间段内的新闻或社交媒体内容。本文将探讨利用Timescale Vector和LangChain的自查询检索器实现时间和相似度混合搜索的方法，帮助开发者有效管理有时间属性的数据。

# Timescale Vector简介
Timescale Vector是用于AI应用的增强版PostgreSQL，能够高效地存储和查询数十亿的向量嵌入。其基于DiskANN的索引算法提供了快速准确的相似性搜索，自动的时间分区和索引进一步提升了时间向量搜索的速度。

## 核心优势
- 提供熟悉的SQL接口，用于查询向量嵌入和关系数据。
- 支持从概念验证到生产环境的平滑扩展，简化操作。
- 享受企业级的安全性和合规性，提供可靠的使用体验。

# 使用Timescale Vector进行混合搜索
### 环境设置
要使用Timescale Vector，首先需在Timescale云平台上创建数据库，LangChain用户可享90天的免费试用期。还需要在环境中设置`OPENAI_API_KEY`以访问OpenAI模型。

### 安装LangChain CLI
```bash
pip install -U langchain-cli

创建项目

创建新的LangChain项目并安装此模板：

langchain app new my-app --package rag-timescale-hybrid-search-time

在已有项目中，可以运行：

langchain app add rag-timescale-hybrid-search-time

代码示例

在server.py中添加如下代码：

from rag_timescale_hybrid_search.chain import chain as rag_timescale_hybrid_search_chain

add_routes(app, rag_timescale_hybrid_search_chain, path="/rag-timescale-hybrid-search")

这将启动一个本地FastAPI应用，访问URL为http://localhost:8000。