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Supabase 是一个开源的 Firebase 替代方案。Supabase 建立在 PostgreSQL 之上，提供了强大的 SQL 查询功能，并能够与现有工具和框架进行简单的接口对接。 LangChain.js 支持使用 pgvector 扩展将 Supabase Postgres 数据库用作向量存储。有关更多信息，请参阅 Supabase 博客文章。 本指南提供了使用 Supabase 向量存储的快速概述。有关所有 SupabaseVectorStore 功能和配置的详细文档，请参阅 API 参考。

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概述

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集成细节

ClassPackagePY supportVersion
SupabaseVectorStore@langchain/community✅NPM - Version

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设置

要使用 Supabase 向量存储，您需要设置 Supabase 数据库并安装 @langchain/community 集成包。您还需要安装官方 @supabase/supabase-js SDK 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。如果您愿意，也可以使用 其他支持的嵌入模型。 
npm install @langchain/community @langchain/core @supabase/supabase-js @langchain/openai
创建数据库后，运行以下 SQL 以设置 pgvector 并创建必要的表和函数： 
-- Enable the pgvector extension to work with embedding vectors
create extension vector;

-- Create a table to store your documents
create table documents (
  id bigserial primary key,
  content text, -- corresponds to Document.pageContent
  metadata jsonb, -- corresponds to Document.metadata
  embedding vector(1536) -- 1536 works for OpenAI embeddings, change if needed
);

-- Create a function to search for documents
create function match_documents (
  query_embedding vector(1536),
  match_count int DEFAULT null,
  filter jsonb DEFAULT '{}'
) returns table (
  id bigint,
  content text,
  metadata jsonb,
  embedding jsonb,
  similarity float
)
language plpgsql
as $$
#variable_conflict use_column
begin
  return query
  select
    id,
    content,
    metadata,
    (embedding::text)::jsonb as embedding,
    1 - (documents.embedding <=> query_embedding) as similarity
  from documents
  where metadata @> filter
  order by documents.embedding <=> query_embedding
  limit match_count;
end;
$$;

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凭据

完成此操作后，设置 SUPABASE_PRIVATE_KEY 和 SUPABASE_URL 环境变量： 
process.env.SUPABASE_PRIVATE_KEY = "your-api-key";
process.env.SUPABASE_URL = "your-supabase-db-url";
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";
如果您想获取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"

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实例化

import { SupabaseVectorStore } from "@langchain/community/vectorstores/supabase";
import { OpenAIEmbeddings } from "@langchain/openai";

import { createClient } from "@supabase/supabase-js";

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

const supabaseClient = createClient(
  process.env.SUPABASE_URL,
  process.env.SUPABASE_PRIVATE_KEY
);

const vectorStore = new SupabaseVectorStore(embeddings, {
  client: supabaseClient,
  tableName: "documents",
  queryName: "match_documents",
});

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管理向量存储

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向向量存储添加项目

import type { Document } from "@langchain/core/documents";

const document1: Document = {
  pageContent: "The powerhouse of the cell is the mitochondria",
  metadata: { source: "https://example.com" }
};

const document2: Document = {
  pageContent: "Buildings are made out of brick",
  metadata: { source: "https://example.com" }
};

const document3: Document = {
  pageContent: "Mitochondria are made out of lipids",
  metadata: { source: "https://example.com" }
};

const document4: Document = {
  pageContent: "The 2024 Olympics are in Paris",
  metadata: { source: "https://example.com" }
}

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

await vectorStore.addDocuments(documents, { ids: ["1", "2", "3", "4"] });

[ 1, 2, 3, 4 ]

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从向量存储删除项目

await vectorStore.delete({ ids: ["4"] });

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查询向量存储

一旦您的向量存储创建完毕并添加了相关文档，您很可能希望在运行链或代理期间对其进行查询。

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直接查询

执行简单的相似性搜索可以按如下方式完成： 
const filter = { source: "https://example.com" };

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

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

* The powerhouse of the cell is the mitochondria [{"source":"https://example.com"}]
* Mitochondria are made out of lipids [{"source":"https://example.com"}]
如果您想执行相似性搜索并接收相应的分数，您可以运行： 
const similaritySearchWithScoreResults = await vectorStore.similaritySearchWithScore("biology", 2, filter)

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

* [SIM=0.165] The powerhouse of the cell is the mitochondria [{"source":"https://example.com"}]
* [SIM=0.148] Mitochondria are made out of lipids [{"source":"https://example.com"}]

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元数据查询构建器过滤

您还可以使用类似于 Supabase JavaScript 库 工作方式的查询构建器风格的过滤，而不是传递对象。请注意，由于大多数过滤器属性都在元数据列中，您需要使用 Postgrest API 文档 中定义的箭头运算符（-> 用于整数或 ->> 用于文本）并指定属性的数据类型（例如，列应类似于 metadata->some_int_prop_name::int）。 
import { SupabaseFilterRPCCall } from "@langchain/community/vectorstores/supabase";

const funcFilter: SupabaseFilterRPCCall = (rpc) =>
  rpc.filter("metadata->>source", "eq", "https://example.com");

const funcFilterSearchResults = await vectorStore.similaritySearch("biology", 2, funcFilter);

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

* The powerhouse of the cell is the mitochondria [{"source":"https://example.com"}]
* Mitochondria are made out of lipids [{"source":"https://example.com"}]

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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({
  // Optional filter
  filter: filter,
  k: 2,
});
await retriever.invoke("biology");

[
  Document {
    pageContent: 'The powerhouse of the cell is the mitochondria',
    metadata: { source: 'https://example.com' },
    id: undefined
  },
  Document {
    pageContent: 'Mitochondria are made out of lipids',
    metadata: { source: 'https://example.com' },
    id: undefined
  }
]

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用于检索增强生成的用法

有关如何将此向量存储用于检索增强生成 (RAG) 的指南，请参阅以下部分：

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API 参考

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