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Magasin vectoriel Supabase

Ce projet montre comment utiliser Langchain et Supabase pour créer une boutique vectorielle pour des documents à l'aide d'Openai Embeddings. Les données de texte sont divisées en morceaux gérables et stockés dans Supabase pour une récupération efficace.

Condition préalable

Python 3.12
Picenv

Installation

Clone le référentiel:

git clone https://github.com/yourusername/supabase-vector-store.git
cd supabase-vector-store

Installez les dépendances à l'aide de pipenv:
```
pipenv install
```

Créez un fichier .env dans le répertoire racine et ajoutez vos informations d'identification Supabase et Openai:

 SUPABASE_API_URL=your_supabase_api_url
SUPABASE_API_KEY=your_supabase_api_key
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
OPENAI_API_URL=your_openai_api_url

Usage

Assurez-vous que vous disposez d'un fichier texte nommé personal-info.txt dans le répertoire racine avec le contenu que vous souhaitez traiter.
Installez les dépendances à l'aide de pipenv:
```
pipenv install
```
Exécutez le script:
```
pipenv run python vector.py
```
Si le script s'exécute avec succès, vous devriez voir le message:
```
 Documents stored successfully.
```