使用 Supabase 实现 RAG (检索增强生成)

技术背景介绍

Supabase 是一个开源的 Firebase 替代方案，构建在 PostgreSQL 之上。它利用 pgvector 来在表格中存储嵌入向量，是处理向量数据的强大工具。通过将 OpenAI 的强大模型与 Supabase 的数据库功能结合，可以实现检索增强生成（RAG）应用。

核心原理解析

RAG 是一种将信息检索与生成模型相结合的方法，以提高生成内容的准确性和相关性。在这种模式下，我们首先通过向量搜索检索相关文档，然后使用生成模型生成新的内容。这种方法在处理大规模信息时非常有效，因为它能够利用数据库的搜索能力和生成模型的智能。

代码实现演示(重点)

我们将重点展示如何使用 Supabase 设置 RAG，并结合 OpenAI 的模型进行操作。

环境设置

首先，需要设置环境变量以访问 OpenAI 模型：

export SUPABASE_URL=https://your-supabase-url
export SUPABASE_SERVICE_KEY=your-service-key
export OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key

数据库设置

在 Supabase 中，我们需要运行以下 SQL 脚本以启用 pgvector 并设置数据库：

-- 启用 pgvector 扩展以处理嵌入向量
create extension i