Python客户端

在PostgreSQL中管理非结构化向量存储

Supabase 提供了一个名为 vecs 的 Python 客户端，用于管理非结构化向量存储。该客户端提供了一系列实用工具，可通过 pgvector 扩展在 Postgres 中创建和查询集合。

快速开始

让我们通过本地数据库来了解 Vecs 的工作原理。请确保您的机器上已安装 Supabase CLI。

初始化项目

在任何文件夹中使用 init 和 start 命令启动本地 Postgres 实例。请确保 Docker 正在运行！

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# 初始化项目supabase init# 启动 Postgressupabase start

创建集合

在 Python shell 中运行以下命令，创建一个名为 "docs" 的 3 维集合：

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import vecs# 创建向量存储客户端vx = vecs.create_client("postgresql://postgres:postgres@localhost:54322/postgres")# 创建 3 维向量集合docs = vx.get_or_create_collection(name="docs", dimension=3)

添加嵌入向量

现在我们可以使用 upsert() 命令向 "docs" 集合插入一些嵌入向量：

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import vecs# 创建向量存储客户端docs = vecs.get_or_create_collection(name="docs", dimension=3)# 3 维向量集合vectors=[  ("vec0", [0.1, 0.2, 0.3], {"year": 1973}),  ("vec1", [0.7, 0.8, 0.9], {"year": 2012})]# 插入向量docs.upsert(vectors=vectors)

查询集合

现在可以查询集合以获取相关匹配：

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import vecsdocs = vecs.get_or_create_collection(name="docs", dimension=3)# 查询集合，筛选元数据中 "year" = 2012 的记录docs.query(    data=[0.4,0.5,0.6],      # 必需参数    limit=1,                         # 返回记录数    filters={"year": {"$eq": 2012}}, # 元数据筛选条件)

深入探索

如需深入了解 vecs 集合，请参阅 API 文档。