Go + PostgreSQL 搞定向量存储：手把手实现RAG 基础引擎

最近一直在看 AI 相关的内容， RAG 这个技术在这几年的热度都一直非常不错，到目前为止 RAG 应该算是开发 AI 应用的必备技能了，刚好上篇文章都提到使用 sqlc + goose 来开发应用，所以趁这个机会把调用 embeeding 模型把文本转换成向量使用 sqlc 来存储到 pgvector 并且召回这个最基础的 RAG 功能的代码自己动手实现一遍。

什么是 RAG？

RAG的全称是检索增强生成。

是一种将信息检索与大语言模型生成相结合的先进技术架构。

大模型的知识内容只停留在训练使用的数据，对于一些新的数据或者用户独有的数据并不了解，这个时候 RAG 就派上用场了。

它解决了大模型的知识时效性和专有数据访问两大难题。

假设一个场景，比如我需要让 AI 知道我的公众号叫什么名字，我可以把我自己的公众号信息做成一个文档，然后把这个文档直接放到和 AI 对话的上下文当中，这样 AI 就了解了我的微信公众号的信息并且能够结合这些信息来回答我的问题。

开发实践

本篇文章是 AI 开发最基础的入门代码示例测试。

所有涉及到的技术有 docker/docker-compose、go、sqlc、goose、postgresql + pgvector 插件以及 azure 的 openai 相关模型的 API（这个可以使用国内的模型也行）。

最终的代码示例都放在我的 github 仓库：

https://github.com/DimplesY/sqlc_pgvector

环境准备

sqlc 和 goose 这两个工具的安装可以去看之前的文章，这里我直接贴出 pgvector 的 docker-compose 文件让我们能够快速的在本地启动数据库。

compose.yaml文件如下：

services: pgvector: image: pgvector/pgvector:pg16 container_name: pgvector restart: unless-stopped environment: - POSTGRES_USER=postgres - POSTGRES_PASSWORD=postgres - POSTGRES_DB=db - TZ=Asia/Shanghai ports: - "5432:5432" volumes: - $PWD/docker/postgres/db/:/var/lib/postgresql/

.env文件如下:

GOOSE_DRIVER=postgres GOOSE_DBSTRING=postgres://postgres:postgres@localhost:5432/db GOOSE_MIGRATION_DIR=./sql/schema AZURE_OPENAI_ENDPOINT= AZURE_OPENAI_API_VERSION= AZURE_OPENAI_API_KEY=

使用sqlc init命令来初始化我们的项目配置，修改内容如下所示：

version: "2" sql: - engine: "postgresql" queries: "./sql/queries" schema: "./sql/schema" gen: go: package: "database" out: "./internal/db" sql_package: "pgx/v5" emit_json_tags: true emit_prepared_queries: true

创建数据库

这里我把知识库相关的内容都定义到一个名为document的表当中，使用goose create create_document_table sql。

-- +goose Up -- +goose StatementBegin CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector; -- 启用 vector 拓展 CREATE TABLE document ( id SERIAL PRIMARY KEY, title VARCHAR(255) NOT NULL, -- 文档标题 content TEXT, -- 文档内容 embedding VECTOR(3072), -- 向量 metadata JSON, -- 元信息 created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, -- 创建时间 updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP -- 更新时间 ); -- +goose StatementEnd -- +goose Down -- +goose StatementBegin DROP TABLE document; -- +goose StatementEnd

需要注意的地方是必须要在+goose up的代码块当中启用 vector 的 PostgreSQL 的拓展，要不然数据库迁移会失败。

编写创建和召回的 SQL

-- name: CreateDocument :one INSERT INTO document (title, content, embedding, metadata) VALUES ($1, $2, $3, $4) RETURNING id, title, content, embedding, metadata, created_at, updated_at; -- name: SearchSimilarDocuments :many SELECT id, title, content, embedding, metadata, created_at, updated_at, (1 - (embedding <=> $1)) as similarity_score FROM document ORDER BY embedding <=> $1 LIMIT $2;

上面的 sql 当中包含两个方法，一个是用来创建 document 文档，一个是用来根据向量进行数据召回，这里我只编写了一个使用最常用的余弦相似度方法来进行向量相似度的查询。

代码实践

从将文本使用embedding model嵌入到数据库字段当中，然后使用我们编写的 sql 方法进行向量匹配查询。

package main import ( "context" "encoding/json" "fmt" "log" "os" database "github.com/dimplesY/sqlc_pgvector/internal/db" "github.com/jackc/pgx/v5" "github.com/jackc/pgx/v5/pgtype" "github.com/joho/godotenv" "github.com/openai/openai-go/v3" "github.com/openai/openai-go/v3/azure" "github.com/pgvector/pgvector-go" ) type EmbeddingClient struct { Endpoint string APIVersion string APIKey string PGVectorURL string } func (o *EmbeddingClient) Load() error { err := godotenv.Load() if err != nil { return err } o.Endpoint = os.Getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT") o.APIVersion = os.Getenv("AZURE_OPENAI_API_VERSION") o.APIKey = os.Getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY") o.PGVectorURL = os.Getenv("GOOSE_DBSTRING") return nil } func (o *EmbeddingClient) NewClient() openai.Client { return openai.NewClient( azure.WithEndpoint(o.Endpoint, o.APIVersion), azure.WithAPIKey(o.APIKey), ) } func main() { ctx := context.Background() var embeddingClient EmbeddingClient err := embeddingClient.Load() if err != nil { log.Fatal("Error loading .env file") } client := embeddingClient.NewClient() text := "测试文本" metadata := map[string]string{ "source": "test", } embedding, err := client.Embeddings.New(ctx, openai.EmbeddingNewParams{ Input: openai.EmbeddingNewParamsInputUnion{ OfString: openai.String(text), }, Model: "text-embedding-3-large", EncodingFormat: openai.EmbeddingNewParamsEncodingFormatFloat, }) fmt.Printf("embedding: %+v\n", len(embedding.Data[0].Embedding)) if err != nil { panic(err) } conn, err := pgx.Connect(ctx, embeddingClient.PGVectorURL) if err != nil { panic(err) } queries := database.New(conn) defer conn.Close(ctx) // embedding 响应的数据类型默认是 float64，pgvector 类型要求 float 32 // float64 -> float32 embeddingFloat32 := make([]float32, len(embedding.Data[0].Embedding)) for i, v := range embedding.Data[0].Embedding { embeddingFloat32[i] = float32(v) } metadataJSON, err := json.Marshal(metadata) if err != nil { panic(err) } document, err := queries.CreateDocument(ctx, database.CreateDocumentParams{ Title: text, Content: pgtype.Text{ String: text, Valid: true, }, Embedding: pgvector.NewVector(embeddingFloat32), Metadata: metadataJSON, }) if err != nil { panic(err) } fmt.Printf("document: %+v\n", document.Content) similarDocuments, err := queries.SearchSimilarDocuments(ctx, database.SearchSimilarDocumentsParams{ Embedding: pgvector.NewVector(embeddingFloat32), Limit: 10, }) if err != nil { panic(err) } for _, document := range similarDocuments { fmt.Printf("similar document: %+v\n", document.Content) } }

使用go run main.go来运行代码，可以看到能够正确的在数据库当中搜索到前面嵌入到数据库当中的内容。

到这里我们自己实现了 AI 应用开发最基础的一个步骤，向量存储和召回，上面的代码当中主要是做测试使用，使用到大量的panic，生产环境请替换成更佳优雅的处理方式。

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