解鎖向量存儲新玩法：PGVector、Postgres與大模型RAG的冒險秘籍
在當今這個數據爆炸的時代，向量存儲就像是數據世界里的超級魔法口袋，能把各種復雜的數據以一種高效、智能的方式裝進去，還能在需要的時候快速拿出來。今天咱們就來好好聊聊使用PGVector和Postgres實現LangChain向量存儲，同時也會涉及到PostgreSQL向量數據存儲的那些事兒，以及大模型RAG如何使用sentence_transformers將文檔存入向量數據庫pgvector。這就像是一場充滿驚喜的冒險，讓我們一起出發吧！
一、PGVector和Postgres助力LangChain向量存儲
想象一下，LangChain就像是一個超級聰明的圖書管理員，它能管理各種各樣的知識。而向量存儲就像是這個管理員的神奇書架，能讓知識有序擺放，方便查找。PGVector和Postgres就是打造這個神奇書架的絕佳材料。
什么是PGVector和Postgres
Postgres是一個功能強大的開源關系型數據庫，就像是一個堅固耐用的大房子，能裝下很多東西。而PGVector則是Postgres的一個擴展，它就像是這個大房子里的特殊收納柜，專門用來存放向量數據。有了PGVector，Postgres就能更好地處理向量這種特殊的數據類型啦。
如何使用PGVector和Postgres實現LangChain向量存儲
咱們來舉個例子，假如你有一個關于美食的知識庫，里面有各種美食的介紹、做法等信息。你想使用LangChain來管理這個知識庫，并且用向量存儲的方式讓查找更高效。
首先，你得安裝好Postgres數據庫，這就像是先把大房子建好。然后，啟用PGVector擴展，相當于把特殊收納柜安裝到房子里。接下來，使用LangChain的相關工具，將美食知識庫中的文本數據轉換為向量。這就好比把每一本美食書都變成一個獨特的數字編碼，存放到收納柜里。
以下是一個簡單的示例代碼：
import psycopg2
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import PGVector
# 連接到Postgres數據庫
conn = psycopg2.connect(
database="your_database",
user="your_user",
password="your_password",
host="your_host",
port="your_port"
)
# 創建向量存儲
embeddings = OpenAIEmbeddings()
connection_string = PGVector.connection_string_from_db_params(
driver=os.environ.get("PGVECTOR_DRIVER", "psycopg2"),
host=os.environ.get("PGVECTOR_HOST", "localhost"),
port=os.environ.get("PGVECTOR_PORT", "5432"),
database=os.environ.get("PGVECTOR_DATABASE", "your_database"),
user=os.environ.get("PGVECTOR_USER", "your_user"),
password=os.environ.get("PGVECTOR_PASSWORD", "your_password")
)
vectorstore = PGVector(
connection_string=connection_string,
embedding_functinotallow=embeddings,
collection_name="food_collection",
)假設我們有一些美食文本數據。
food_texts = [
"披薩是一種意大利美食，通常有面餅、醬料和各種配料。",
"壽司是日本傳統美食，用米飯和生魚片等制作。"
]
# 將文本數據添加到向量存儲中
vectorstore.add_texts(food_texts)這樣，美食知識庫就以向量的形式存到Postgres數據庫里啦。當你想查找關于披薩的信息時，LangChain就能快速在向量存儲中找到相關的向量，然后把對應的美食介紹拿出來，就像從收納柜里快速找到你想要的書一樣。
二、PostgreSQL向量數據存儲指南
PostgreSQL作為一個老牌的數據庫，在向量數據存儲方面也有自己獨特的魅力。就像是一個經驗豐富的老工匠，能把向量數據處理得妥妥當當。
向量數據存儲的優勢
向量數據存儲在PostgreSQL中有很多優勢。比如說，它能提高數據查詢的效率。想象一下，你在一個巨大的圖書館里找一本書，如果沒有任何分類和索引，那得找多久啊。而向量存儲就像是給每本書都貼上了一個獨特的標簽，能讓你快速定位到想要的書。
另外，向量數據存儲還能更好地處理復雜的數據關系。在現實世界中，很多數據之間都有著復雜的聯系，向量存儲能把這些聯系以一種數學的方式表示出來，讓數據庫更好地理解數據。
如何在PostgreSQL中進行向量數據存儲
還是以美食知識庫為例。首先，你要在PostgreSQL中創建一個表來存儲向量數據。這個表就像是圖書館里的書架，每個書架有不同的格子，用來放不同的書。
-- 創建一個表來存儲美食向量數據
CREATE TABLE food_vectors (
id SERIAL PRIMARY KEY,
food_name VARCHAR(255),
food_vector REAL[]
);在這個表中，id 就像是每本書的編號，food_name 是美食的名字，food_vector 就是美食文本轉換后的向量。
接下來，當你有新的美食數據要存儲時，先將文本轉換為向量，然后插入到這個表中。
import psycopg2
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
# 連接到PostgreSQL數據庫
conn = psycopg2.connect(
database="your_database",
user="your_user",
password="your_password",
host="your_host",
port="your_port"
)
cur = conn.cursor()
# 假設我們有新的美食文本
new_food_text = "漢堡是一種流行的快餐食品，通常有面包、肉餅和蔬菜。"
# 將文本轉換為向量
embeddings = OpenAIEmbeddings()
new_food_vector = embeddings.embed_query(new_food_text)
# 插入數據到表中
cur.execute("INSERT INTO food_vectors (food_name, food_vector) VALUES (%s, %s)",
("漢堡", new_food_vector))
conn.commit()
cur.close()
conn.close()這樣，新的美食數據就成功存儲到PostgreSQL中啦。當你想查詢關于漢堡的信息時，就可以根據向量進行快速查找。
三、大模型RAG與sentence_transformers將文檔存入向量數據庫pgvector
大模型RAG（Retrieval Augmented Generation）就像是一個超級知識魔法師，它能從大量的文檔中找到有用的信息，然后結合自身的能力生成新的內容。而sentence_transformers則是幫助它把文檔轉換為向量的魔法棒。
什么是大模型RAG和sentence_transformers
大模型RAG的核心思想是在生成內容時，先從外部的文檔數據庫中檢索相關信息，然后將這些信息和自身的知識結合起來。就像是一個作家在寫作時，先去圖書館找相關的資料，然后再進行創作。
sentence_transformers是一個用于將文本轉換為向量的工具。它就像是一個翻譯官，能把文字語言翻譯成向量語言，讓計算機更好地理解和處理。
如何使用大模型RAG和sentence_transformers將文檔存入向量數據庫pgvector
假設你有一個關于旅游景點的文檔庫，里面有各個景點的介紹、攻略等信息。你想使用大模型RAG和sentence_transformers將這些文檔存入向量數據庫pgvector。
首先，使用sentence_transformers將文檔中的文本轉換為向量。
from sentence_transformers import SentenceTransformer
# 加載預訓練的模型
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
# 假設我們有一些旅游景點的文檔
tourism_docs = [
"故宮是中國明清兩代的皇家宮殿，位于北京中軸線中心。",
"長城是世界文化遺產，是中國古代的偉大工程。"
]
# 將文檔轉換為向量
tourism_vectors = model.encode(tourism_docs)
然后，將這些向量存入pgvector數據庫。
import psycopg2
# 連接到pgvector數據庫
conn = psycopg2.connect(
database="your_database",
user="your_user",
password="your_password",
host="your_host",
port="your_port"
)
cur = conn.cursor()
# 創建一個表來存儲旅游景點向量數據
cur.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS tourism_vectors (id SERIAL PRIMARY KEY, doc_text TEXT, doc_vector REAL[]);")
# 插入向量數據
for i, doc in enumerate(tourism_docs):
cur.execute("INSERT INTO tourism_vectors (doc_text, doc_vector) VALUES (%s, %s)",
(doc, tourism_vectors[i].tolist()))
conn.commit()
cur.close()
conn.close()這樣，旅游景點的文檔就以向量的形式存入pgvector數據庫啦。當大模型RAG需要查找關于故宮的信息時，就能快速從數據庫中找到相關的向量，然后結合自身的能力生成關于故宮的詳細介紹。
四、總結
通過使用PGVector和Postgres實現LangChain向量存儲，利用PostgreSQL進行向量數據存儲，以及使用大模型RAG和sentence_transformers將文檔存入向量數據庫pgvector，我們可以看到向量存儲在數據管理和處理方面有著巨大的優勢。它就像是數據世界里的超級魔法，能讓我們更高效地管理和利用數據。無論是美食知識庫、旅游景點文檔庫，還是其他各種類型的數據，向量存儲都能讓我們的生活變得更加便捷。所以，讓我們一起擁抱向量存儲這個神奇的技術，開啟數據管理的新時代吧！
在未來的日子里，隨著技術的不斷發展，向量存儲肯定會有更多的應用場景和創新。說不定哪天，我們在手機上搜索一個問題，背后就是向量存儲技術在默默地為我們快速找到答案呢。就像一場永遠不會結束的冒險，向量存儲的世界還有很多未知的驚喜等著我們去發現。讓我們拭目以待吧！
