学习如何将Supabase与LlamaIndex集成，为您的LLM应用构建数据框架
学习如何将Supabase与LlamaIndex集成，为您的LLM应用构建数据框架
本指南将带您了解使用 LlamaIndex SupabaseVectorStore 的基础示例。
项目设置
我们来创建一个新的Postgres数据库。在Supabase中创建新项目非常简单：
- 在Supabase仪表板中创建新项目。
- 输入项目详细信息。请记住将密码妥善保存。
不到一分钟，您的数据库就可以使用了。
查找凭证：
您可以在仪表板上找到项目凭证：
- 数据库连接字符串：直接连接和连接池连接详细信息，包括连接字符串和参数。
- 数据库密码：如果您忘记密码，可以在此处重置数据库密码。
- API凭证：您的无服务器API URL以及
anon/service_role密钥。
启动 Notebook
在 Colab 中启动我们的 LlamaIndex notebook：
在 notebook 顶部，您会看到 Copy to Drive 按钮。点击此按钮将 notebook 复制到您的 Google Drive。
填写 OpenAI 凭证
在 Notebook 中，添加您的 OPENAI_API_KEY。找到包含以下代码的单元格：
12import osos.environ['OPENAI_API_KEY'] = "[your_openai_api_key]"连接数据库
在 Notebook 中，找到指定 DB_CONNECTION 的单元格。它将包含类似以下的代码：
12345DB_CONNECTION = "postgresql://<user>:<password>@<host>:<port>/<db_name>"# 创建向量存储客户端vx = vecs.create_client(DB_CONNECTION)将 DB_CONNECTION 替换为您自己的连接字符串。您可以在项目仪表板上点击 Connect 找到连接字符串。
SQLAlchemy 要求连接字符串以 postgresql:// 开头（而不是 postgres://）。从仪表板复制字符串后别忘了修改这个前缀。
由于 Colab 不支持 IPv6，您必须使用带有 "*pooler.supabase.com" 域名的"连接池"字符串。
逐步执行笔记本
现在剩下的就是逐步执行笔记本。您可以通过点击每个代码单元格左上角的"执行"按钮(ctrl+enter)来完成。笔记本将引导您完成创建集合、向其中添加数据以及查询数据的过程。
您可以在表格编辑器中查看插入的项目，只需从模式下拉菜单中选择vecs模式即可。
