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TypeORM

为了在通用的PostgreSQL数据库中实现向量搜索，LangChainJS支持使用TypeORM和pgvector Postgres扩展。

设置​

要使用TypeORM，您需要安装typeorm和pg软件包:

npm install typeorm

npm install pg

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，可用于快速设置自托管的Postgres实例。 创建一个名为docker-compose.yml的文件:

import DockerExample from "!!raw-loader!@examples/indexes/vector_stores/typeorm_vectorstore/docker-compose.example.yml";

<CodeBlock language="yml" name="docker-compose.yml">{DockerExample}</CodeBlock>

然后在相同的目录下运行docker compose up来启动容器。

您可以在官方存储库中找到有关如何设置pgvector的更多信息。

用法​

使用TypeORMVectorStore的一个完整的示例如下:

import { DataSourceOptions } from "typeorm";
import { OpenAIEmbeddings } from "langchain/embeddings/openai";
import { TypeORMVectorStore } from "langchain/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);
};