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AnalyticDB

AnalyticDB for PostgreSQL 是一种大规模并行处理（MPP）数据仓库服务，专为在线分析大量数据而设计。

AnalyticDB for PostgreSQL 是基于开源 Greenplum Database 项目开发的，并由 阿里云 进行了深度扩展。AnalyticDB for PostgreSQL 兼容 ANSI SQL 2003 语法以及 PostgreSQL 和 Oracle 数据库生态系统。AnalyticDB for PostgreSQL 还支持行存储和列存储。AnalyticDB for PostgreSQL 可以在离线环境下高性能地处理 PB 级数据，并支持高并发的在线查询。

本笔记本展示了如何使用与 AnalyticDB 向量数据库相关的功能。

要运行本示例，您需要已经启动并运行了一个 AnalyticDB 实例：

兼容性

该功能仅适用于 Node.js。

安装配置​

LangChain.js 使用 node-postgres 作为 AnalyticDB 向量数据库的连接池。

npm install -S pg

我们还需要 pg-copy-streams 来快速批量添加向量。

npm install -S pg-copy-streams

:::提示 请参阅安装集成包的一般说明部分。 :::

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

使用方法​

安全提示

不应将用户名等用户生成的数据用作集合名称的输入。
这可能导致 SQL 注入！

import { AnalyticDBVectorStore } from "@langchain/community/vectorstores/analyticdb";
import { OpenAIEmbeddings } from "@langchain/openai";

const connectionOptions = {
  host: process.env.ANALYTICDB_HOST || "localhost",
  port: Number(process.env.ANALYTICDB_PORT) || 5432,
  database: process.env.ANALYTICDB_DATABASE || "your_database",
  user: process.env.ANALYTICDB_USERNAME || "username",
  password: process.env.ANALYTICDB_PASSWORD || "password",
};

const vectorStore = await AnalyticDBVectorStore.fromTexts(
  ["foo", "bar", "baz"],
  [{ page: 1 }, { page: 2 }, { page: 3 }],
  new OpenAIEmbeddings(),
  { connectionOptions }
);
const result = await vectorStore.similaritySearch("foo", 1);
console.log(JSON.stringify(result));
// [{"pageContent":"foo","metadata":{"page":1}}]

await vectorStore.addDocuments([{ pageContent: "foo", metadata: { page: 4 } }]);

const filterResult = await vectorStore.similaritySearch("foo", 1, {
  page: 4,
});
console.log(JSON.stringify(filterResult));
// [{"pageContent":"foo","metadata":{"page":4}}]

const filterWithScoreResult = await vectorStore.similaritySearchWithScore(
  "foo",
  1,
  { page: 3 }
);
console.log(JSON.stringify(filterWithScoreResult));
// [[{"pageContent":"baz","metadata":{"page":3}},0.26075905561447144]]

const filterNoMatchResult = await vectorStore.similaritySearchWithScore(
  "foo",
  1,
  { page: 5 }
);
console.log(JSON.stringify(filterNoMatchResult));
// []

// need to manually close the Connection pool
await vectorStore.end();

API Reference:

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