pgvector langchain

### 结合使用 pgvector 和 LangChain 开发

为了在项目中结合 `pgvector` 和 `LangChain` 进行开发，可以遵循以下指南：

#### 安装依赖库
确保安装必要的 Python 包来支持 `pgvector` 和 `LangChain` 的功能。

pip install langchain-community psycopg2-binary pgvector

#### 初始化数据库并加载扩展
设置 PostgreSQL 数据库环境，并启用 `pgvector` 扩展以便能够存储向量数据结构。

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;

#### 配置连接参数
定义用于访问 Postgres 实例的配置选项。这通常涉及指定主机名、端口、用户名和其他认证细节。

from langchain_community.vectorstores.pgvector import PGVector

db_config = {
    "host": "localhost",
    "port": 5432,
    "database": "my_database",
    "user": "postgres",
    "password": "secure_password"
}

#### 创建 VectorStore 对象实例化
利用上述配置创建一个新的 `PGVector` 存储对象，它允许应用程序通过 API 调用来管理嵌入式表示形式。

store = PGVector.from_existing_index(
    embedding=embedding_function, 
    collection_name="documents", 
    connection=db_config
)

#### 构建检索增强生成 (RAG) 流程
构建一个基于文档检索的工作流，其中查询被转换成向量并通过相似度匹配找到最接近的结果集；之后这些片段可用于上下文感知的回答生成过程。

query_vector = get_embedding(query_text)

retrieved_docs = store.similarity_search_with_score(
    query=query_vector,
    k=top_k_results
)

for doc, score in retrieved_docs:
    print(f"Score: {score}, Content: {doc.page_content}")

此流程展示了如何将自然语言处理技术同关系型数据库相结合，从而实现高效的语义级信息检索服务[^1]。