Skip to main content

TypeORM

为了在通用的 PostgreSQL 数据库中启用向量搜索，LangChain.js 支持使用 TypeORM 和 pgvector Postgres 扩展。

安装设置​

要使用 TypeORM，你需要安装 typeorm 和 pg 包：

npm install typeorm
npm install pg

:::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 docker-compose 设置 pgvector 自托管实例​

pgvector 提供了一个预构建的 Docker 镜像，可以用来快速搭建自托管的 Postgres 实例。 在下方创建一个名为 docker-compose.yml 的文件：

export default {services:{db:{image:'ankane/pgvector',ports:['5432:5432'],volumes:['./data:/var/lib/postgresql/data'],environment:['POSTGRES_PASSWORD=ChangeMe','POSTGRES_USER=myuser','POSTGRES_DB=api']}}};

API Reference:

    然后在相同的目录中运行 docker compose up 启动容器。

    你可以在 官方仓库 中找到更多关于如何设置 pgvector 的信息。

    使用方法​

    以下是一个使用 TypeORMVectorStore 的完整示例：

    import { DataSourceOptions } from "typeorm";
    import { OpenAIEmbeddings } from "@langchain/openai";
    import { TypeORMVectorStore } from "@langchain/community/vectorstores/typeorm";

    // First, follow set-up instructions at
    // https://js.langchain.com/docs/modules/indexes/vector_stores/integrations/typeorm

    export const run = async () => {
      const args = {
        postgresConnectionOptions: {
          type: "postgres",
          host: "localhost",
          port: 5432,
          username: "myuser",
          password: "ChangeMe",
          database: "api",
        } as DataSourceOptions,
      };

      const typeormVectorStore = await TypeORMVectorStore.fromDataSource(
        new OpenAIEmbeddings(),
        args
      );

      await typeormVectorStore.ensureTableInDatabase();

      await typeormVectorStore.addDocuments([
        { pageContent: "what's this", metadata: { a: 2 } },
        { pageContent: "Cat drinks milk", metadata: { a: 1 } },
      ]);

      const results = await typeormVectorStore.similaritySearch("hello", 2);

      console.log(results);
    };

    API Reference:

    相关内容​

    Was this page helpful?


    You can also leave detailed feedback on GitHub.