人工智能与向量

Supabase 提供了一个开源工具包，用于使用 Postgres 和 pgvector 开发 AI 应用。使用 Supabase 客户端库可以大规模存储、索引和查询你的向量嵌入。

🌐 Supabase provides an open source toolkit for developing AI applications using Postgres and pgvector. Use the Supabase client libraries to store, index, and query your vector embeddings at scale.

工具包包括：

🌐 The toolkit includes:

• 一个 向量存储 和嵌入支持使用 Postgres 和 pgvector。
• 一个用于管理非结构化嵌入的 Python 客户端。
• 在 Edge Functions 中直接使用开源模型进行 嵌入生成 的过程。
• 数据库迁移 用于管理结构化嵌入。
• 与所有流行的AI供应商的集成，例如OpenAI、Hugging Face、LangChain等。

搜索 #

🌐 Search

你可以使用 Supabase 为你的应用构建不同类型的搜索功能，包括：

🌐 You can use Supabase to build different types of search features for your app, including:

• 语义搜索：按意思搜索，而不是精确关键词
• 关键词搜索：按单词或短语搜索
• 混合搜索：结合语义搜索和关键词搜索

示例 #

🌐 Examples

看看我们 GitHub 仓库里的所有 AI 模板和示例。

🌐 Check out all of the AI templates and examples in our GitHub repository.

无头向量搜索

一个工具包，用于在你的知识库嵌入上执行向量相似搜索。

使用 OpenAI CLIP 进行图片搜索

使用 OpenAI CLIP 模型和 Supabase Vector 实现图片搜索。

Hugging Face 推断

使用 Hugging Face 生成图片说明。

OpenAI 完成

在 Edge Functions 中使用 OpenAI 生成 GPT 文本补全。

构建 ChatGPT 插件

将 Supabase 用作你的 ChatGPT 插件的检索存储。

使用 Next.js 和 OpenAI 进行向量搜索

学习如何构建一个基于 Next.js、OpenAI 和 Supabase 的 ChatGPT 风格文档搜索。

集成 #

🌐 Integrations

案例研究 #

🌐 Case studies