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headless-vector-search

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无头向量搜索解决方案，提升文档检索效率

该项目提供了一种向量搜索功能，旨在提高文档站点的检索效率。作为无头软件，它可以轻松集成到现有网站中。项目通过初始化数据库中的架构，并借助GitHub Action将Markdown文档转换为向量存储。在Supabase和OpenAI技术的支持下，系统处理用户查询并生成类似ChatGPT的响应。配置简单，只需几步即可完成设置。目前已在Supabase官方文档站点得到应用。

Headless Vector SearchSupabaseOpenAIGitHub ActionsEdge FunctionsGithub开源项目
GitHub文档

项目介绍：Headless Vector Search

Headless Vector Search 项目为任何文档网站提供了一个向量相似度搜索功能。该项目是“无头”架构，意味着它可以轻松地集成到现有网站中，不会干扰网站的前端显示和逻辑。

项目运作原理

Headless Vector Search 项目通过几个简单的步骤实现向量搜索功能：

  1. 在您的数据库中初始化一个新的 docs 结构。
  2. 利用 GitHub Action 将您的 Markdown 文档转化为向量嵌入，存入数据库。
  3. 提供的 Edge Function 能够处理用户的查询请求，将请求转换为类似 ChatGPT 的回应。

技术栈

  • Supabase: 用以管理数据库和 Edge Functions。
  • OpenAI: 用于生成向量嵌入和生成自然语言的回复。
  • GitHub Actions: 自动将 Markdown 文档索引到数据库中。

设置步骤

要使用 Headless Vector Search 项目，您可以按照以下步骤进行操作：

  1. 创建一个新的 Supabase 项目。
  2. 克隆项目仓库，并用 Supabase CLI 链接到远程项目。
  3. 应用数据库迁移。
  4. 将 OpenAI 的 API 密钥设置为环境机密。
  5. 部署 Edge Functions，并在 Supabase 控制面板中通过 API 暴露 docs 架构。
  6. 在您的知识库仓库中设置 Supabase 向量嵌入的 GitHub Action，运行后，即可在数据库中看到转化的向量嵌入。

使用方法

在应用程序中，可以将用户的问题查询发送至您在 Supabase Dashboard 中找到的 vector-search Edge Function 的 URL，从 OpenAI 流式接收响应。

示例

通过 cURL 命令查询或使用 JavaScript 中的 EventSource 管理用户的查询和响应。

特色展示

在 Supabase 官方文档网站，使用快捷键 <kbd>cmd+k</kbd> 即可体验这一搜索功能。

许可协议

该项目采用 MIT 许可协议开放使用。

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