在本地RAG系统中，如何设置SQLite与FAISS以实现数据同步，并确保元数据的实时更新？

构建本地RAG系统时，数据同步是一个关键环节，确保SQLite数据库与FAISS索引之间的元数据保持一致是提高检索效率和准确性的前提。为了帮助你实现这一目标，我推荐你参考这份资料：《构建本地高性能RAG系统：结合FAISS和SQLite》。这份资源详细讲解了如何结合使用FAISS和SQLite来优化本地检索系统的性能。

参考资源链接：[构建本地高性能RAG系统：结合FAISS和SQLite](https://wenku.csdn.net/doc/3kjqj2m678?spm=1055.2569.3001.10343)

实现SQLite与FAISS之间的实时数据同步，需要在系统中设置一个定期触发的同步机制。首先，确保在SQLite数据库中已经存储了文本元数据，并且FAISS已经建立并存储了相应的向量索引。接下来，可以利用Python的定时任务调度库如APScheduler或操作系统自带的计划任务工具来定期执行同步脚本。

下面是一个基本的步骤和示例代码，展示如何实现这一过程：

1. 在SQLite数据库中添加触发器或使用数据库触发机制，在更新文本元数据时自动调用同步函数。
2. 开发一个Python脚本，该脚本负责查询SQLite数据库中的元数据更新，并将这些更新推送到FAISS索引中。
3. 利用APScheduler库在后台运行这个脚本，确保定期同步更新。

示例代码（此代码仅作为示例，可能需要根据实际项目调整）：

    from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
    import faiss
    import sqlite3

    # 连接到SQLite数据库
    conn = sqlite3.connect('local_rag.db')
    cursor = conn.cursor()

    # 设置FAISS索引
    # 假设已经初始化了一个名为 'my_index' 的FAISS索引
    index = faiss.index_factory(dimension, 'Flat', faiss.METRIC_INNER_PRODUCT)

    def sync_data():
        # 查询SQLite数据库的更新
        cursor.execute(

参考资源链接：[构建本地高性能RAG系统：结合FAISS和SQLite](https://wenku.csdn.net/doc/3kjqj2m678?spm=1055.2569.3001.10343)