## 技术背景介绍

PGVector 是一种利用 PostgreSQL 数据库和 pgvector 扩展实现的向量存储解决方案。它作为 LangChain 的模块之一，提供了与后端数据库集成的能力，可以用于管理文本数据的嵌入表示。这种做法使得复杂查询和信息检索变得高效且易于实施。

## 核心原理解析

PGVector 通过 psycopg3 驱动连接到 PostgreSQL 数据库。这种设置不仅支持存储和检索文本数据的向量嵌入，还允许灵活的查询操作，如相似度搜索和基于元数据的过滤。用户可以在向量存储中添加、删除以及查询文档，并根据需要进行配置。

## 代码实现演示

我们将演示如何使用 PGVector 向量存储。首先，需要安装 `langchain_postgres` 包并启动带有 pgvector 扩展的 PostgreSQL 容器：

```shell
pip install -qU langchain_postgres
docker run --name pgvector-container -e POSTGRES_USER=langchain -e POSTGRES_PASSWORD=langchain -e POSTGRES_DB=langchain -p 6024:5432 -d pgvector/pgvector:pg16

然后，可以通过以下代码进行设置和操作：

import openai
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_postgres import PGVector
from langchain_core.documents import Document

# 使用 OpenAI 提供的稳定 API 服务
embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-large")

connection = "postgresql+psycopg://langchain:langchain@localhost:6024/langchain"  # 使用 psycopg3
collection_name = "my_docs"

vector_store = PGVector(
    embeddings=embeddings,
    collection_name=collection_name,
    connection=connection,
    use_jsonb=True,
)

# 添加文档到向量存储
docs = [
    Document(page_content="there are cats in the pond", metadata={"id": 1, "location": "pond", "topic": "animals"}),
    Document(page_content="ducks are also found in the pond", metadata={"id": 2, "location": "pond", "topic": "animals"}),
    # 更多文档...
]

vector_store.add_documents(docs, ids=[doc.metadata["id"] for doc in docs])

# 查询向量存储
results = vector_store.similarity_search("kitty", k=10, filter={"id": {"$in": [1, 2]}})
for doc in results:
    print(f"* {doc.page_content} [{doc.metadata}]")

应用场景分析

PGVector 可以用于多种文本数据处理场景，如知识检索、内容推荐和问答系统。特别是在需要处理大规模文本集的情况下，它提供了一种高效的数据存储和检索方式。

实践建议

1. 在实施过程中，确保 PostgreSQL 配置正确，并安装 pgvector 扩展。
2. 如果需要更改数据库表的结构，请谨慎操作，避免数据丢失。
3. 尝试结合其他 LangChain 的模块，增强系统的功能和适应性。

结束语：如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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