PGVectorStore 集成

使用 LangChain JavaScript 与 PGVectorStore 集成。

兼容性：仅适用于 Node.js。

为了在通用 PostgreSQL 数据库中启用向量搜索，LangChain.js 支持使用 pgvector Postgres 扩展。

本指南提供了快速入门 PGVector 向量存储 的概述。有关 PGVectorStore 所有功能和配置的详细文档，请参阅 API 参考。

概述

集成详情

类	包	PY 支持	版本
PGVectorStore	@langchain/community	✅

设置

要使用 PGVector 向量存储，您需要设置一个启用了 pgvector 扩展的 Postgres 实例。您还需要安装 @langchain/community 集成包，并将 pg 包作为对等依赖项。

本指南还将使用 OpenAI 嵌入，这需要您安装 @langchain/openai 集成包。您也可以使用 其他支持的嵌入模型。

我们还将使用 uuid 包来生成所需格式的 ID。

npm

npm install @langchain/community @langchain/openai @langchain/core pg uuid

设置实例

根据您设置实例的方式，有多种连接到 Postgres 的方法。这里有一个使用 pgvector 团队提供的预构建 Docker 镜像进行本地设置的示例。

创建一个名为 docker-compose.yml 的文件，内容如下：

# 运行此命令启动数据库：
# docker compose up
services:
  db:
    hostname: 127.0.0.1
    image: pgvector/pgvector:pg16
    ports:
      - 5432:5432
    restart: always
    environment:
      - POSTGRES_DB=api
      - POSTGRES_USER=myuser
      - POSTGRES_PASSWORD=ChangeMe

然后在同一目录下运行 docker compose up 来启动容器。

您可以在 官方仓库 中找到有关如何设置 pgvector 的更多信息。

凭据

要连接到您的 Postgres 实例，您需要相应的凭据。有关支持选项的完整列表，请参阅 node-postgres 文档。

如果您在本指南中使用 OpenAI 嵌入，您还需要设置您的 OpenAI 密钥：

process.env.OPENAI_API_KEY = "YOUR_API_KEY";

如果您希望获得模型调用的自动跟踪，您还可以通过取消注释以下内容来设置您的 LangSmith API 密钥：

// process.env.LANGSMITH_TRACING="true"
// process.env.LANGSMITH_API_KEY="your-api-key"

实例化

要实例化向量存储，请调用 .initialize() 静态方法。这将自动检查 config 中传递的 tableName 指定的表是否存在。如果不存在，它将使用所需的列创建该表。

安全性：不应将用户名等用户生成的数据用作表和列名的输入。 这可能导致 SQL 注入！

import {
  PGVectorStore,
  DistanceStrategy,
} from "@langchain/community/vectorstores/pgvector";
import { OpenAIEmbeddings } from "@langchain/openai";
import { PoolConfig } from "pg";

const embeddings = new OpenAIEmbeddings({
  model: "text-embedding-3-small",
});

// 示例配置
const config = {
  postgresConnectionOptions: {
    type: "postgres",
    host: "127.0.0.1",
    port: 5433,
    user: "myuser",
    password: "ChangeMe",
    database: "api",
  } as PoolConfig,
  tableName: "testlangchainjs",
  columns: {
    idColumnName: "id",
    vectorColumnName: "vector",
    contentColumnName: "content",
    metadataColumnName: "metadata",
  },
  // 支持的距离策略：cosine（默认）、innerProduct 或 euclidean
  distanceStrategy: "cosine" as DistanceStrategy,
};

const vectorStore = await PGVectorStore.initialize(
  embeddings,
  config
);

管理向量存储

向向量存储添加项目

import { v4 as uuidv4 } from "uuid";
import type { Document } from "@langchain/core/documents";

const document1: Document = {
  pageContent: "细胞的动力源是线粒体",
  metadata: { source: "https://example.com" }
};

const document2: Document = {
  pageContent: "建筑物由砖块构成",
  metadata: { source: "https://example.com" }
};

const document3: Document = {
  pageContent: "线粒体由脂质构成",
  metadata: { source: "https://example.com" }
};

const document4: Document = {
  pageContent: "2024 年奥运会在巴黎举行",
  metadata: { source: "https://example.com" }
}

const documents = [document1, document2, document3, document4];

const ids = [uuidv4(), uuidv4(), uuidv4(), uuidv4()]

await vectorStore.addDocuments(documents, { ids: ids });

从向量存储删除项目

const id4 = ids[ids.length - 1];

await vectorStore.delete({ ids: [id4] });

查询向量存储

一旦您的向量存储创建完成并添加了相关文档，您很可能希望在运行链或代理时查询它。

直接查询

执行简单的相似性搜索可以如下进行：

const filter = { source: "https://example.com" };

const similaritySearchResults = await vectorStore.similaritySearch("生物学", 2, filter);

for (const doc of similaritySearchResults) {
  console.log(`* ${doc.pageContent} [${JSON.stringify(doc.metadata, null)}]`);
}

* 细胞的动力源是线粒体 [{"source":"https://example.com"}]
* 线粒体由脂质构成 [{"source":"https://example.com"}]

上述过滤器语法支持精确匹配，但也支持以下操作：

使用 in 操作符

{
  "field": {
    "in": ["value1", "value2"],
  }
}

使用 notIn 操作符

{
  "field": {
    "notIn": ["value1", "value2"],
  }
}

使用 arrayContains 操作符

{
  "field": {
    "arrayContains": ["value1", "value2"],
  }
}

如果您想执行相似性搜索并接收相应的分数，可以运行：

const similaritySearchWithScoreResults = await vectorStore.similaritySearchWithScore("生物学", 2, filter)

for (const [doc, score] of similaritySearchWithScoreResults) {
  console.log(`* [SIM=${score.toFixed(3)}] ${doc.pageContent} [${JSON.stringify(doc.metadata)}]`);
}

* [SIM=0.835] 细胞的动力源是线粒体 [{"source":"https://example.com"}]
* [SIM=0.852] 线粒体由脂质构成 [{"source":"https://example.com"}]

通过转换为检索器进行查询

您还可以将向量存储转换为 检索器，以便在链中更轻松地使用。

const retriever = vectorStore.asRetriever({
  // 可选过滤器
  filter: filter,
  k: 2,
});
await retriever.invoke("生物学");

[
  Document {
    pageContent: '细胞的动力源是线粒体',
    metadata: { source: 'https://example.com' },
    id: undefined
  },
  Document {
    pageContent: '线粒体由脂质构成',
    metadata: { source: 'https://example.com' },
    id: undefined
  }
]

用于检索增强生成

有关如何使用此向量存储进行检索增强生成 (RAG) 的指南，请参阅以下部分：

• 使用 LangChain 构建 RAG 应用。
• 代理式 RAG
• 检索文档

高级：重用连接

您可以通过创建连接池，然后直接通过构造函数创建新的 PGVectorStore 实例来重用连接。

请注意，您应至少调用一次 .initialize() 来正确设置数据库表，然后再使用构造函数。

import { OpenAIEmbeddings } from "@langchain/openai";
import { PGVectorStore } from "@langchain/community/vectorstores/pgvector";
import pg from "pg";

// 首先，按照设置说明操作：
// https://js.langchain.com/docs/modules/indexes/vector_stores/integrations/pgvector

const reusablePool = new pg.Pool({
  host: "127.0.0.1",
  port: 5433,
  user: "myuser",
  password: "ChangeMe",
  database: "api",
});

const originalConfig = {
  pool: reusablePool,
  tableName: "testlangchainjs",
  collectionName: "sample",
  collectionTableName: "collections",
  columns: {
    idColumnName: "id",
    vectorColumnName: "vector",
    contentColumnName: "content",
    metadataColumnName: "metadata",
  },
};

// 设置数据库。
// 如果已经初始化了数据库，可以跳过此步骤。
// await PGVectorStore.initialize(new OpenAIEmbeddings(), originalConfig);
const pgvectorStore = new PGVectorStore(new OpenAIEmbeddings(), originalConfig);

await pgvectorStore.addDocuments([
  { pageContent: "这是什么", metadata: { a: 2 } },
  { pageContent: "猫喝牛奶", metadata: { a: 1 } },
]);

const results = await pgvectorStore.similaritySearch("水", 1);

console.log(results);

/*
  [ Document { pageContent: '猫喝牛奶', metadata: { a: 1 } } ]
*/

const pgvectorStore2 = new PGVectorStore(new OpenAIEmbeddings(), {
  pool: reusablePool,
  tableName: "testlangchainjs",
  collectionTableName: "collections",
  collectionName: "some_other_collection",
  columns: {
    idColumnName: "id",
    vectorColumnName: "vector",
    contentColumnName: "content",
    metadataColumnName: "metadata",
  },
});

const results2 = await pgvectorStore2.similaritySearch("水", 1);

console.log(results2);

/*
  []
*/

await reusablePool.end();

创建 HNSW 索引

默认情况下，该扩展执行顺序扫描搜索，召回率为 100%。您可能需要考虑创建 HNSW 索引以进行近似最近邻 (ANN) 搜索，以加快 similaritySearchVectorWithScore 的执行时间。要在向量列上创建 HNSW 索引，请使用 createHnswIndex() 方法。

方法参数包括：

• dimensions：定义向量数据类型的维度数，最多 2000。例如，对于 OpenAI 的 text-embedding-ada-002 和 Amazon 的 amazon.titan-embed-text-v1 模型，使用 1536。

• m?：每层的最大连接数（默认为 16）。较小的值可改善索引构建时间，而较高的值可以加快搜索查询速度。

• efConstruction?：用于构建图的动态候选列表的大小（默认为 64）。较高的值可能会提高索引质量，但会增加索引构建时间。

• distanceFunction?：您要使用的距离函数名称，根据 distanceStrategy 自动选择。

更多信息，请参阅 Pgvector GitHub 仓库 和 Malkov Yu A. 和 Yashunin D. A. 于 2020 年发表的 HNSW 论文：使用分层可导航小世界图进行高效且稳健的近似最近邻搜索

import { OpenAIEmbeddings } from "@langchain/openai";
import {
  DistanceStrategy,
  PGVectorStore,
} from "@langchain/community/vectorstores/pgvector";
import { PoolConfig } from "pg";

// 首先，按照设置说明操作：
// https://js.langchain.com/docs/modules/indexes/vector_stores/integrations/pgvector

const hnswConfig = {
  postgresConnectionOptions: {
    type: "postgres",
    host: "127.0.0.1",
    port: 5433,
    user: "myuser",
    password: "ChangeMe",
    database: "api",
  } as PoolConfig,
  tableName: "testlangchainjs",
  columns: {
    idColumnName: "id",
    vectorColumnName: "vector",
    contentColumnName: "content",
    metadataColumnName: "metadata",
  },
  // 支持的距离策略：cosine（默认）、innerProduct 或 euclidean
  distanceStrategy: "cosine" as DistanceStrategy,
};

const hnswPgVectorStore = await PGVectorStore.initialize(
  new OpenAIEmbeddings(),
  hnswConfig
);

// 创建索引
await hnswPgVectorStore.createHnswIndex({
  dimensions: 1536,
  efConstruction: 64,
  m: 16,
});

await hnswPgVectorStore.addDocuments([
  { pageContent: "这是什么", metadata: { a: 2, b: ["tag1", "tag2"] } },
  { pageContent: "猫喝牛奶", metadata: { a: 1, b: ["tag2"] } },
]);

const model = new OpenAIEmbeddings();
const query = await model.embedQuery("水");
const hnswResults = await hnswPgVectorStore.similaritySearchVectorWithScore(query, 1);

console.log(hnswResults);

await pgvectorStore.end();

关闭连接

确保在完成后关闭连接，以避免资源过度消耗：

await vectorStore.end();

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API 参考

有关 PGVectorStore 所有功能和配置的详细文档，请参阅 API 参考。

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