AI 与向量

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:

  1. 在Supabase仪表板中创建新项目
  2. 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:

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import 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:

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DB_CONNECTION = "postgresql://<user>:<password>@<host>:<port>/<db_name>"# 创建向量存储客户端vx = vecs.create_client(DB_CONNECTION)

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。

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。

Colab文档

相关资源

  • 访问LlamaIndex + SupabaseVectorStore文档
  • 访问官方LlamaIndex仓库