探索 RAG 与 Timescale Vector 的混合搜索：时间与相似度的完美结合

利用 Timescale Vector 实现高效混合搜索

最新推荐文章于 2025-11-26 15:40:52 发布

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引言

在现代数据处理中，时间和相似度搜索变得越来越重要，尤其是当我们处理具有强烈时间特征的数据时，如新闻文章、博客、社交媒体帖子和变更日志等。通过结合 Timescale Vector 的强大功能和 Langchain 的自查询检索器，我们可以实现对数据的高效混合搜索。本篇文章将探讨如何利用 Timescale Vector 进行这种高效的混合搜索，并提供实用的代码示例。

主要内容

什么是 Timescale Vector？

Timescale Vector 是一种用于 AI 应用的增强版 PostgreSQL，特别是优化了处理向量嵌入的时间序列数据。它通过自动化时间分区和索引，使得时间相关的向量搜索更为快捷高效，并使用 DiskANN 的索引算法提升了超过 10 亿向量的相似性搜索性能。

访问 Timescale Vector

目前，Timescale Vector 可以通过 Timescale 的云 PostgreSQL 平台访问，但仍无自托管版本。LangChain 用户可以免费试用 90 天。请前往 Timescale 网站注册并创建数据库。

环境设置

使用 Timescale Vector 需要配置 TIMESCALES_SERVICE_URL 环境变量，并设置 OPENAI_API_KEY 以访问 OpenAI 模型。此外，可以通过 pip install -U langchain-cli 安装 LangChain CLI 工具。

代码示例

# server.py 样例代码
from rag_timescale_hybrid_search.chain import chain as rag_timescale_hybrid_search_chain
from langserve import add_routes

# 添加路由到 FastAPI
add_routes(app, rag_timescale_hybrid_search_chain, path="/rag-timescale-hybrid-search")

要使用该模块包：

# 安装 LangChain CLI
pip install -U langchain-cli

# 创建新项目
langchain app new my-app --package rag-timescale-hybrid-search-time

# 或者添加到现有项目
langchain app add rag-timescale-hybrid-search-time

使用 LangServe 启动服务：

# 启动本地服务器
langchain serve

# 访问文档
http://127.0.0.1:8000/docs

# 访问测试界面
http://127.0.0.1:8000/rag-timescale-hybrid-search/playground

常见问题和解决方案

API 访问问题

在某些地区，访问 API 可能受到网络限制影响。为提高访问稳定性，建议使用 API 代理服务。将 {AI_URL} 替换为代理服务提供的 URL。

数据集加载

要加载自定义数据集，需要在 chain.py 的 DATASET SPECIFIC CODE 部分进行修改，包括数据的加载方式和元数据描述。

总结与进一步学习资源

通过结合 Timescale Vector 和 Langchain 的功能，我们可以实现高效且动态的时间与相似度混合搜索解决方案。这种方法特别适用于数据量庞大且时间敏感的数据集。想要深入了解 Timescale Vector 的功能与实现，请查阅下方参考资料。

参考资料

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