supabase vector py

Supabase Vectorストア

このプロジェクトでは、LangchainとSupabaseを使用して、Openai埋め込みを使用したドキュメント用のベクトルストアを作成する方法を示しています。テキストデータは管理可能なチャンクに分割され、効率的な検索のためにSupabaseに保存されます。

前提条件

• Python 3.12
• pipenv

インストール

1. リポジトリをクローンします：

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

2. pipenvを使用して依存関係をインストールします。

   pipenv install

3. ルートディレクトリに.envファイルを作成し、SupabaseとOpenai資格情報を追加します。

    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
   

使用法

1. 処理するコンテンツを使用して、ルートディレクトリにpersonal-info.txtという名前のテキストファイルがあることを確認してください。

2. pipenvを使用して依存関係をインストールします。

   pipenv install

3. スクリプトを実行します：

   pipenv run python vector.py

4. スクリプトが正常に実行された場合、メッセージが表示されます。

    Documents stored successfully.
   

ライセンス

このプロジェクトは、MITライセンスの下でライセンスされています。

貢献

お気軽に問題を開いたり、改善またはバグ修正のためのプルリクエストを送信してください。

謝辞

• ラングチェーン
• サパバーズ
• Openai