探索Timescale Vector与Postgres数据库的融合:AI应用的新选择

探索Timescale Vector与Postgres数据库的融合:AI应用的新选择

引言

现代AI应用常常需要处理大量的向量嵌入和复杂查询。Timescale Vector便是为此而生,作为PostgreSQL++,它在Postgres的基础上扩展了处理AI应用的能力,支持高效的向量存储和查询。在这篇文章中,我们将深入探讨Timescale Vector的功能,并通过示例展示如何使用它进行自查询。

主要内容

什么是Timescale Vector?

Timescale Vector是针对AI应用的PostgreSQL增强版。它能高效地存储和查询数百万的向量嵌入,使用DiskANN启发的索引算法提高了相似性搜索的速度和准确性。此外,它支持基于时间的自动分区和索引,提供了一种使用SQL查询向量嵌入和关系数据的熟悉接口。

Timescale Vector的优势

  • 与pgvector的集成:提升大量向量的相似性搜索。
  • 企业级特性:如流备份、复制、高可用性和行级安全。
  • 单一数据库体验:存储关系元数据、向量嵌入和时间序列数据。
  • 安全合规:提供企业级的安全性和合规支持。

如何访问Timescale Vector?

Timescale Vector目前只能通过Timescale的云平台访问。LangChain用户可以享受90天的免费试用,详情请参阅Timescale Vector的博客

代码示例

以下是如何在Python中使用Timescale Vector的代码示例。

python 复制代码
# 确保已安装必要的包
!pip install --upgrade --quiet lark
!pip install --upgrade --quiet timescale-vector

import os
from dotenv import find_dotenv, load_dotenv
from langchain_community.vectorstores.timescalevector import TimescaleVector
from langchain_core.documents import Document
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

# 加载API密钥和服务URL
_ = load_dotenv(find_dotenv())
OPENAI_API_KEY = os.environ["OPENAI_API_KEY"]
TIMESCALE_SERVICE_URL = os.environ["TIMESCALE_SERVICE_URL"]

# 创建嵌入实例
embeddings = OpenAIEmbeddings()

# 示例文档
docs = [
    Document(
        page_content="A bunch of scientists bring back dinosaurs and mayhem breaks loose",
        metadata={"year": 1993, "rating": 7.7, "genre": "science fiction"},
    ),
    # 更多文档...
]

# 创建Timescale Vector vectorstore
COLLECTION_NAME = "langchain_self_query_demo"
vectorstore = TimescaleVector.from_documents(
    embedding=embeddings,
    documents=docs,
    collection_name=COLLECTION_NAME,
    service_url=TIMESCALE_SERVICE_URL,  # 使用API代理服务提高访问稳定性
)

# 创建自查询检索器
from langchain.chains.query_constructor.base import AttributeInfo
from langchain.retrievers.self_query.base import SelfQueryRetriever
from langchain_openai import OpenAI

metadata_field_info = [
    AttributeInfo(
        name="genre",
        description="The genre of the movie",
        type="string or list[string]",
    ),
    # 更多字段...
]
document_content_description = "Brief summary of a movie"

llm = OpenAI(temperature=0)
retriever = SelfQueryRetriever.from_llm(
    llm, vectorstore, document_content_description, metadata_field_info, verbose=True
)

# 使用检索器进行查询
result = retriever.invoke("What are some movies about dinosaurs")
print(result)

常见问题和解决方案

  1. API访问问题:由于某些地区的网络限制,开发者可能需要使用API代理服务来提高访问的稳定性。

  2. 向量存储性能:确保数据库配置符合需求并充分利用Timescale Vector的索引和分区能力。

总结和进一步学习资源

Timescale Vector为PostgreSQL用户提供了一个强大的工具,使其能够高效处理AI应用中的向量数据。通过简单的SQL接口,它为开发者带来了极大的便利。

进一步学习资源

参考资料

  • Timescale Vector文档
  • Timescale博客
  • LangChain库

如果这篇文章对你有帮助,欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力!

---END---

相关推荐
乙真仙人1 分钟前
从困局到破局的AI+数据分析
人工智能·数据挖掘·数据分析
量子位6 分钟前
阿里 Qwen3 问鼎开源王座!8 款模型全面开放,最大杯全方位超越 R1/o1,网友:让开源再次伟大
人工智能·开源·通义灵码
量子位6 分钟前
普通人也能用上超级智能体!实测 100+MCP 工具随便选,撰写报告 / 爬虫小红书效果惊艳
人工智能·mcp
酱酱们的每日掘金6 分钟前
用了 Trae 后,感觉离京东外卖不远了、Cursor 的系统级提示词逆向、前端也需要了解的 mcp 知识-AI Coding 周刊第 6 期
人工智能·ai编程·trae
机器之心8 分钟前
ChatGPT的尽头也是「带货」:3、2、1,上链接
人工智能
量子位11 分钟前
14.9 万元,满血流畅运行 DeepSeek 一体机抱回家!清华 90 后初创出品
人工智能·deepseek
mozun202012 分钟前
大学之大:韩国科学技术研究院2025.4.28
人工智能·科技·教育·高校·韩国名校·韩国科学技术研究院
R²AIN SUITE12 分钟前
高能效计算:破解算力增长与能源约束的科技密码
人工智能·ai·高能效计算
fantasy_417 分钟前
LeetCode238☞除自身以外数组的乘积
java·数据结构·python·算法·leetcode
白熊18818 分钟前
【计算机视觉】TorchVision 深度解析:从核心功能到实战应用 ——PyTorch 官方计算机视觉库的全面指南
人工智能·pytorch·计算机视觉