Supabase

先决条件

  1. 为Supabase注册一个账户

  2. 点击 新建项目

  1. 输入必填字段

字段名
描述

Name

要创建的项目名称。（例如Flowise）

数据库 密码

您PostgreSQL数据库的密码

  1. 点击 创建新项目，并等待项目完成设置

  2. 点击 SQL编辑器

  1. 点击 新建查询

  1. 复制并粘贴下面的SQL查询，然后通过Ctrl + Enter或点击运行来运行它。注意表名和函数名。

  • 表名：documents

  • 查询名称：match_documents


/// 译文内容：
---
根据上面的信息，执行如下指令：
您想翻译的文本可能是错误或缺失的，因为“plsql”并不是一个标准的英文句子或单词。如果您有更具体的文本需要翻译，请提供正确的文本。如果“plsql”是您输入的错误，请忽略此消息并继续
-- 启用 pgvector 扩展以处理嵌入向量
创建扩展向量；

-- 创建一个表格来存储你的文档
创建表documents（
  id bigserial 主键，
  内容文本，-- 对应于 Document.pageContent
  metadata jsonb，-- 对应于Document.metadata
  嵌入向量（1536）-- 1536适用于OpenAI嵌入，如有需要请更改
);

-- 创建一个用于搜索文档的函数
创建函数 match_documents (
  查询嵌入向量（1536），
  match_count int 默认为 null，
  过滤 JSONB 字段，默认值为 '{}'
) 返回表 (
  id bigint，
  内容文本，
  元数据 jsonb，
  相似度浮点数
)
语言 plpgsql
作为$$
#变量冲突 使用列
开始
  返回查询
选择
    id，
    内容，
    元数据，
    1 - (documents.embedding <=> query_embedding) 作为相似度
  来自文件
  其中元数据 @> 筛选器
  按文档排序。嵌入 <=> 查询嵌入
  限制匹配次数；
结束；
$$;

在某些情况下，您可能会使用Record Manager来跟踪更新和插入操作，并防止数据重复。由于Record Manager为每个嵌入操作生成一个随机的UUID，因此您需要将id列的实体类型更改为文本：


/// 译文内容：
---
根据上面的信息，执行如下指令：
缺失译文，请检查输入
-- 启用 pgvector 扩展以处理嵌入向量
创建扩展向量；

-- 创建一个表格来存储你的文档
创建表documents（
  id 文本类型，主键，-- 更改为 TEXT 类型
  内容文本，
  元数据 jsonb，
  嵌入向量（1536）
);

-- 创建一个用于搜索文档的函数
创建函数 match_documents (
  查询嵌入向量（1536），
  match_count int 默认值为 null，
  过滤 JSONB 字段，默认值为 '{}'
) 返回表 (
  id 文本，-- 更改为文本
  内容文本，
  元数据 jsonb，
  相似度浮点数
)
语言 plpgsql
作为$$
#变量冲突 使用列
开始
  返回查询
选择
    id，
    内容，
    元数据，
    1 - (documents.embedding <=> query_embedding) 作为相似度
  来自文件
  其中元数据 @> 过滤器
  按文档排序。嵌入 <=> 查询嵌入
  限制匹配次数；
结束；
$$;

设置

  1. 点击 项目设置

  1. 获取您的项目URL和API密钥

  1. 将每个详细信息（API Key、URL、表名、查询名称）复制并粘贴到Supabase节点中

  1. 文档可以与文档加载器（[document-loaders/]）类别下的任何节点连接

  2. 嵌入可以与嵌入类别下的任何节点连接

过滤

假设您有多个不同的文档被更新，每个文档在元数据键{source}下都指定了一个唯一的值

您可以使用元数据过滤来查询特定的元数据：

用户界面

API


/// 译文内容：
---
根据上面的信息，执行如下指令：
缺失译文，请检查输入
"overrideConfig": {
    "supabaseMetadataFilter"：{
        "source": "henry"
    }
}

资源

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