supabase vector py

supabase矢量商店

该项目演示了如何使用langchain和supabase创建使用OpenAI嵌入的文档的矢量商店。文本数据分为可管理的块，并存储在supabase中以有效检索。

先决条件

• Python 3.12
• PIPENV

安装

1. 克隆存储库：

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

2. 使用Pipenv安装依赖项：

   pipenv install

3. 在根目录中创建.env文件，并添加您的supabase和OpenAI凭据：

    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
   

用法

1. 确保您在根目录中使用了一个名为personal-info.txt的文本文件，其中包含要处理的内容。

2. 使用Pipenv安装依赖项：

   pipenv install

3. 运行脚本：

   pipenv run python vector.py

4. 如果脚本成功运行，则应查看消息：

    Documents stored successfully.
   

执照

该项目已根据MIT许可获得许可。

贡献

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致谢

• Langchain
• supabase
• Openai