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Cloud SQL 是一种全托管的关系型数据库服务，提供高性能、无缝集成和出色的可扩展性，并提供 PostgreSQL 等数据库引擎。 本指南简要介绍了如何使用 Cloud SQL for PostgreSQL 通过 PostgresVectorStore 类存储向量嵌入。

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概览

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集成详情

类别包PY 支持版本
PostgresVectorStore@langchain/google-cloud-sql-pg✅0.0.1

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开始之前

为了使用此包，您首先需要完成以下步骤
  1. 选择或创建一个 Cloud Platform 项目。
  2. 为您的项目启用结算功能。
  3. 启用 Cloud SQL Admin API。
  4. 设置身份验证。
  5. 创建一个 CloudSQL 实例
  6. 创建一个 CloudSQL 数据库
  7. 向数据库添加用户

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身份验证

使用 gcloud auth login 命令在本地对您的 Google Cloud 帐户进行身份验证。

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设置您的 Google Cloud 项目

设置您的 Google Cloud 项目 ID 以在本地利用 Google Cloud 资源 
gcloud config set project YOUR-PROJECT-ID
如果您不知道您的项目 ID，请尝试以下操作
  • 运行 gcloud config list。
  • 运行 gcloud projects list。
  • 查看支持页面：查找项目 ID。

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设置 PostgresVectorStore 实例

要使用 PostgresVectorStore 库，您需要安装 @langchain/google-cloud-sql-pg 包，然后按照以下步骤操作。 首先，您需要登录您的 Google Cloud 帐户并根据您的 Google Cloud 项目设置以下环境变量；这些变量将根据您如何配置（fromInstance、fromEngine、fromEngineArgs）您的 PostgresEngine 实例来定义：
PROJECT_ID="your-project-id"
REGION="your-project-region" // example: "us-central1"
INSTANCE_NAME="your-instance"
DB_NAME="your-database-name"
DB_USER="your-database-user"
PASSWORD="your-database-password"

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设置实例

要实例化 PostgresVectorStore，您首先需要通过 PostgresEngine 创建数据库连接，然后初始化向量存储表，最后调用 .initialize() 方法来实例化向量存储。 
import {
  Column,
  PostgresEngine,
  PostgresEngineArgs,
  PostgresVectorStore,
  PostgresVectorStoreArgs,
  VectorStoreTableArgs,
} from "@langchain/google-cloud-sql-pg";
import { SyntheticEmbeddings } from "@langchain/core/utils/testing"; // This is used as an Embedding service
import * as dotenv from "dotenv";

dotenv.config();

const peArgs: PostgresEngineArgs = {
  user: process.env.DB_USER ?? "",
  password: process.env.PASSWORD ?? "",
};

// PostgresEngine instantiation
const engine: PostgresEngine = await PostgresEngine.fromInstance(
  process.env.PROJECT_ID ?? "",
  process.env.REGION ?? "",
  process.env.INSTANCE_NAME ?? "",
  process.env.DB_NAME ?? "",
  peArgs
);

const vectorStoreArgs: VectorStoreTableArgs = {
  metadataColumns: [new Column("page", "TEXT"), new Column("source", "TEXT")],
};

// Vector store table initilization
await engine.initVectorstoreTable("my_vector_store_table", 768, vectorStoreArgs);
const embeddingService = new SyntheticEmbeddings({ vectorSize: 768 });

const pvectorArgs: PostgresVectorStoreArgs = {
  metadataColumns: ["page", "source"],
};

// PostgresVectorStore instantiation
const vectorStore = await PostgresVectorStore.initialize(
  engine,
  embeddingService,
  "my_vector_store_table",
  pvectorArgs
);

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管理向量存储

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向向量存储添加文档

要向向量存储添加文档，您可以通过传递或不传递 ID 来完成。 
import { v4 as uuidv4 } from "uuid";
import type { Document } from "@langchain/core/documents";

const document1: Document = {
  pageContent: "The powerhouse of the cell is the mitochondria",
  metadata: { page: 0, source: "https://example.com" },
};

const document2: Document = {
  pageContent: "Buildings are made out of brick",
  metadata: { page: 1, source: "https://example.com" },
};

const document3: Document = {
  pageContent: "Mitochondria are made out of lipids",
  metadata: { page: 2, source: "https://example.com" },
};

const document4: Document = {
  pageContent: "The 2024 Olympics are in Paris",
  metadata: { page: 3, source: "https://example.com" },
};

const documents = [document1, document2, document3, document4];

const ids = [uuidv4(), uuidv4(), uuidv4(), uuidv4()];

await vectorStore.addDocuments(documents, { ids: ids });

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从向量存储中删除文档

您可以通过传递要删除的 ID 数组来从向量存储中删除一个或多个文档。 
// deleting a document
const id1 = ids[0];
await vectorStore.delete({ ids: [id1] });

// deleting more than one document
await vectorStore.delete({ ids: ids });

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搜索文档

一旦您的向量存储被创建并添加了相关文档，您很可能希望在链或代理运行期间查询它。

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直接查询

执行简单的相似性搜索可以按如下方式完成 
const filter = `"source" = "https://example.com"`;

const results = await vectorStore.similaritySearch("biology", 2, filter);

for (const doc of results) {
  console.log(`* ${doc.pageContent} [${JSON.stringify(doc.metadata, null)}]`);
}
如果您想执行相似性搜索并接收相应的分数，可以运行 
const filter = `"source" = "https://example.com"`;
const resultsWithScores = await vectorStore.similaritySearchWithScore(
  "biology",
  2,
  filter
);

for (const [doc, score] of resultsWithScores) {
  console.log(
    `* [SIM=${score.toFixed(3)}] ${doc.pageContent} [${JSON.stringify(doc.metadata)}]`
  );
}
最大边际相关性优化了查询的相似性和所选文档的多样性。 
const options = {
  k: 4,
  filter: `"source" = 'https://example.com'`,
};

const results = await vectorStoreInstance.maxMarginalRelevanceSearch("biology", options);

for (const doc of results) {
  console.log(`* ${doc.pageContent} [${JSON.stringify(doc.metadata, null)}]`);
}
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以编程方式连接这些文档到 Claude、VSCode 等，通过 MCP 获取实时答案。
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