Supabase는 오픈소스 Firebase 대안입니다.Supabase는PostgreSQL위에 구축되어 강력한 SQL 쿼리 기능을 제공하며 기존 도구 및 프레임워크와의 간단한 인터페이스를 가능하게 합니다.
PostgreSQL은 Postgres로도 알려져 있으며, 확장성과 SQL 준수를 강조하는 무료 오픈소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)입니다.
이 노트북은 Supabase와 pgvector를 VectorStore로 사용하는 방법을 보여줍니다.
이 통합을 사용하려면 pip install -qU langchain-community로 langchain-community를 설치해야 합니다.
이 노트북을 실행하려면 다음을 확인하세요:
pgvector확장이 활성화되어 있어야 합니다supabase-py패키지가 설치되어 있어야 합니다- 데이터베이스에
match_documents함수를 생성했어야 합니다 public스키마에 아래와 유사한documents테이블이 있어야 합니다.
OpenAIEmbeddings를 사용하려면 OpenAI API Key를 가져와야 합니다.
SupabaseVectorStore를 직접 인스턴스화하세요:
Similarity search with score
반환된 distance score는 코사인 거리입니다. 따라서 낮은 score가 더 좋습니다.Retriever options
이 섹션에서는 SupabaseVectorStore를 retriever로 사용하는 다양한 옵션을 다룹니다.Maximal Marginal Relevance Searches
retriever 객체에서 similarity search를 사용하는 것 외에도mmr을 사용할 수 있습니다.
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